A Rede Neural Multicamadas (MLP), como um aproximador de função universal, possui a capacidade teórica de modelar uma vasta gama de relações complexas entre variáveis. Sua arquitetura, que processa vetores de características de tamanho fixo através de camadas de neurônios interconectados, torna-a uma ferramenta flexível para tarefas de classificação e regressão. No entanto, a eficácia de sua aplicação prática depende criticamente da correspondência entre as premissas de seu design e a estrutura inerente dos dados. A decisão de empregar uma MLP, em detrimento de arquiteturas mais especializadas, requer uma análise cuidadosa da natureza do problema, seja ele tabular, sequencial ou espacial.Fonte: BISHOP, C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Chambersburg: Springer, 2006.Um consultor de IA está avaliando propostas de arquitetura de modelos para quatro projetos distintos. Considerando a adequação do uso de uma MLP padrão em cenários específicos, analise as afirmativas a seguir:I. Para uma tarefa de aprovação de crédito, utilizando um conjunto de dados tabular com características de clientes (renda, idade, histórico de dívidas), uma MLP é uma abordagem apropriada para modelar as interações não lineares entre esses fatores e o risco de inadimplência. II. Na tradução automática de textos do inglês para o português, uma MLP pode ser empregada para mapear diretamente a sequência de palavras da sentença de origem para a de destino, processando a frase inteira como um único vetor de entrada. III. Em um sistema de detecção de objetos em imagens de alta resolução, uma MLP pode ser aplicada com eficiência ao vetor de pixels "achatado" (flattened) para identificar a localização e a classe de diferentes objetos presentes na cena. IV. Para prever a probabilidade de um paciente específico desenvolver diabetes com base em seu prontuário médico (dados demográficos, resultados de exames de sangue, comorbidades), uma MLP é adequada por sua capacidade de aprender padrões a partir de múltiplas fontes de dados estruturados.É co