Quando a quantidade de dados disponíveis para treinamento de um modelo de aprendizagem é muito pequena e não é possível obter novos dados, é importante utilizar estratégias que otimizem o uso desses dados limitados. Analisando as opções apresentadas: A) Utilizar uma estratégia de validação cruzada - A validação cruzada é uma técnica que ajuda a avaliar a capacidade de generalização de um modelo, mesmo com poucos dados, evitando overfitting. B) Utilizar os dados na proporção 80-20 - Essa divisão é comum para treino e teste, mas com poucos dados pode não ser a melhor opção, pois a quantidade de dados de teste pode ser insuficiente. C) Utilizar os dados na proporção 50-50 - Dividir os dados igualmente pode ser arriscado com poucos dados, pois pode não ser representativo o suficiente. D) Treinar e testar com os mesmos dados - Essa abordagem não é recomendada, pois não permite avaliar a capacidade de generalização do modelo. E) Utilizar todos os dados para treino e não testar - Isso pode levar a um modelo superajustado aos dados de treinamento, sem garantia de boa performance em dados novos. Portanto, a opção mais adequada para lidar com a situação de poucos dados disponíveis é: A) Utilizar uma estratégia de validação cruzada.