Para determinar o preço de venda de um produto em um ambiente de recursos limitados, é importante escolher um modelo que seja simples e eficaz para prever valores contínuos, como o preço. Vamos analisar as opções: A) Modelo de Regressão Linear - Este modelo é adequado para prever valores contínuos e é simples de implementar, o que o torna uma boa escolha para determinar preços. B) Rede do tipo LSTM - As LSTMs são redes neurais recorrentes usadas principalmente para dados sequenciais, como séries temporais. Embora possam ser usadas para previsão, são mais complexas e podem não ser a melhor escolha em um ambiente de recursos limitados. C) Rede do tipo CNN - As redes neurais convolucionais são mais adequadas para processamento de imagens e não são a melhor escolha para prever preços. D) Modelo k-Means - Este é um algoritmo de agrupamento e não é usado para prever valores contínuos, como preços. E) Modelo HDBSCAN - Este é um algoritmo de agrupamento baseado em densidade e também não é adequado para prever preços. Diante dessa análise, a opção mais apropriada para determinar o preço de um produto em um ambiente de recursos limitados é: A) Modelo de Regressão Linear.