A validação cruzada (cross-validation) é uma técnica utilizada em Machine Learning para avaliar a capacidade de generalização de um modelo. O principal objetivo é garantir que o modelo não esteja apenas se ajustando aos dados de treinamento, mas que também funcione bem em dados que não foram vistos durante o treinamento. Analisando as alternativas: a) Para treinar o modelo com dados não rotulados - Isso não é o propósito da validação cruzada, pois ela utiliza dados rotulados para avaliação. b) Para avaliar o desempenho do modelo em diferentes subconjuntos de dados - Esta é a definição correta da validação cruzada, pois ela divide os dados em subconjuntos para testar a performance do modelo. c) Para ajustar a função de perda do modelo - Embora a validação cruzada possa ajudar a escolher o melhor modelo, o ajuste da função de perda é feito durante o treinamento. d) Para gerar novos dados para o treinamento - A validação cruzada não gera novos dados, mas sim utiliza os dados existentes para avaliação. Portanto, a alternativa correta é: b) Para avaliar o desempenho do modelo em diferentes subconjuntos de dados.