A regularização em Machine Learning é uma técnica utilizada para evitar o overfitting, que ocorre quando um modelo se ajusta demais aos dados de treinamento, perdendo a capacidade de generalizar para novos dados. A regularização adiciona penalidades à função de perda, ajudando a manter o modelo mais simples e robusto. Analisando as alternativas: A) Um processo de normalização dos dados antes do treinamento. - Isso se refere à normalização, não à regularização. B) Uma técnica para reduzir o overfitting adicionando penalidades à função de perda. - Esta é a definição correta de regularização. C) Um método para treinar modelos mais rapidamente. - Isso não está relacionado à regularização. D) Um algoritmo para segmentação de imagens. - Isso é um tipo de tarefa em Machine Learning, mas não é regularização. E) Uma estratégia de aumento do volume de dados. - Isso se refere a técnicas de aumento de dados, não à regularização. Portanto, a alternativa correta é: B) Uma técnica para reduzir o overfitting adicionando penalidades à função de perda.