O MLP constitui uma arquitetura de rede neural artificial feed-forward composta por múltiplas camadas de neurônios artificiais. A camada de entrada recebe os features do problema (idade, renda, histórico creditício), as camadas ocultas processam essas informações através de funções de ativação não-lineares (ReLU, sigmoid, tanh), e a camada de saída produz a classificação final. O aprendizado ocorre via algoritmo de backpropagation, que ajusta iterativamente os pesos das conexões baseado no erro de predição calculado através de gradient descent.

Vantagens

• Capacidade de modelagem não-linear: Excelente habilidade para capturar padrões complexos e interações não-triviais entre variáveis.
• Versatilidade de aplicação: Adaptável a diversos tipos de problemas, incluindo classificação multiclasse, regressão e previsão de séries temporais.
• Aproximação universal: Teoricamente capaz de aproximar qualquer função contínua com arquitetura adequada.
• Escalabilidade: Performance melhora com o aumento do volume de dados de treinamento.

Desvantagens

• Intensidade computacional: Requer recursos computacionais substanciais, frequentemente necessitando GPUs para treinamento eficiente.
• Complexidade de configuração: Demanda ajuste cuidadoso de arquitetura (número de camadas e neurônios), taxa de aprendizado, regularização e outras configurações.
• Propensão ao overfitting: Especialmente problemático em datasets pequenos, onde a rede pode memorizar padrões específicos sem generalizar adequadamente.
• Interpretabilidade limitada: Funciona como uma "caixa preta", dificultando a compreensão dos fatores que influenciam decisões específicas.