A função de perda em um modelo de aprendizado de máquina é uma métrica fundamental que avalia o quão bem o modelo está se saindo em suas predições em comparação com os dados reais. Ela quantifica a diferença entre as predições do modelo e os valores reais, permitindo que o modelo aprenda e se ajuste durante o treinamento. Analisando as alternativas: a) Ajustar a taxa de aprendizado - A taxa de aprendizado é um hiperparâmetro que controla a velocidade de atualização dos pesos, mas não é a função de perda que faz isso. b) Medir a qualidade das predições do modelo em relação aos dados reais - Esta é a definição correta da função de perda. c) Reduzir a variância dos dados - A função de perda não tem a função de reduzir a variância dos dados. d) Normalizar as entradas do modelo - Normalização é um pré-processamento, não uma função de perda. e) Estimar a complexidade computacional do modelo - A função de perda não mede a complexidade computacional. Portanto, a alternativa correta é: b) Medir a qualidade das predições do modelo em relação aos dados reais.