Para entender a função de um 'optimizer' em Machine Learning, precisamos considerar o que ele faz durante o treinamento de um modelo. O 'optimizer' é responsável por ajustar os pesos do modelo de forma a minimizar a função de perda, ou seja, ele busca reduzir a diferença entre as previsões do modelo e os valores reais. Analisando as alternativas: A) Ajustar hiperparâmetros manualmente - Isso não é a função principal de um 'optimizer', pois os hiperparâmetros são ajustados de forma diferente. B) Reduzir a perda durante o treinamento do modelo - Esta é a função principal de um 'optimizer', que busca minimizar a função de perda. C) Armazenar os resultados do modelo - Isso não é uma função do 'optimizer'. D) Identificar padrões em dados não estruturados - Essa função é mais relacionada a algoritmos de aprendizado de máquina, não ao 'optimizer'. E) Melhorar a qualidade dos dados de entrada - Isso é feito em etapas de pré-processamento, não pelo 'optimizer'. Portanto, a alternativa correta é: B) Reduzir a perda durante o treinamento do modelo.