O tuning de hiperparâmetros é uma técnica utilizada para otimizar o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina. Hiperparâmetros são parâmetros que não são aprendidos diretamente pelo modelo durante o treinamento, mas que precisam ser definidos antes do processo de treinamento. Vamos analisar as alternativas: a) Ajustar os parâmetros internos do modelo para melhorar sua precisão. - Esta opção se refere mais aos parâmetros do modelo, não aos hiperparâmetros. b) Ajustar os valores das variáveis de entrada para otimizar a aprendizagem. - Isso se relaciona mais ao pré-processamento dos dados do que ao tuning de hiperparâmetros. c) Ajustar as variáveis dependentes do modelo. - As variáveis dependentes são o que o modelo tenta prever, não são ajustadas durante o tuning de hiperparâmetros. d) Ajustar os algoritmos de treinamento para melhorar o desempenho. - Embora isso possa ser parte do processo, não é específico para hiperparâmetros. e) Ajustar os valores dos parâmetros do modelo durante o processo de treinamento para melhorar a generalização. - Esta opção é a mais correta, pois o tuning de hiperparâmetros visa ajustar valores que afetam a generalização do modelo. Portanto, a alternativa correta é: e) Ajustar os valores dos parâmetros do modelo durante o processo de treinamento para melhorar a generalização.