A validação cruzada (ou "cross-validation") é uma técnica utilizada em Machine Learning para avaliar a performance de um modelo. Ela envolve dividir o conjunto de dados em partes, onde algumas são usadas para treinar o modelo e outras para testá-lo, permitindo uma avaliação mais robusta da sua capacidade de generalização. Analisando as alternativas: A) Testar o modelo em diferentes conjuntos de dados para avaliar sua performance. - Esta opção está correta, pois descreve bem o conceito de validação cruzada. B) Dividir os dados em pequenos grupos para armazená-los em servidores. - Esta opção não está relacionada ao conceito de validação cruzada. C) Comparar dois modelos em tempo real. - Embora comparar modelos seja uma parte do processo de avaliação, não é o que define a validação cruzada. D) Garantir que o modelo seja treinado exclusivamente com dados rotulados. - Isso não é uma definição de validação cruzada. E) Um método usado apenas em deep learning. - A validação cruzada é utilizada em diversos tipos de modelos, não apenas em deep learning. Portanto, a alternativa correta é: A) Testar o modelo em diferentes conjuntos de dados para avaliar sua performance.