A função de perda (loss function) em Machine Learning é uma ferramenta fundamental que mede o quão bem um modelo está se saindo em suas previsões. Ela calcula a diferença entre as previsões feitas pelo modelo e os valores reais, permitindo que o modelo aprenda e se ajuste durante o treinamento. Analisando as alternativas: a) A função que determina a eficiência de um algoritmo. - Não é exatamente isso que a função de perda faz. b) A função que calcula a diferença entre a previsão do modelo e o valor real. - Esta é a definição correta da função de perda. c) A função que ajusta os parâmetros do modelo durante o treinamento. - Isso é feito por algoritmos de otimização, não pela função de perda em si. d) A função que cria os dados de entrada para o modelo. - Isso não está relacionado à função de perda. Portanto, a alternativa correta é: b) A função que calcula a diferença entre a previsão do modelo e o valor real.