Determinada empresa, ao realizar um programa de aceleração, selecionou fintechs que já trabalham na análise de fraudes em sistemas de cartão de crédito. Uma das premissas adotadas para a seleção foi a de que a fintech tivesse experiência em redes multilayer perceptrons. Nesse contexto, perceptron é:

Em redes neurais do tipo multilayer perceptron (MLP), perceptron é a unidade básica de processamento (um “neurônio artificial”) que:

1. Recebe entradas $x_1, x_2, \dots, x_n$;
2. Aplica pesos sinápticos $w_1, w_2, \dots, w_n$ e um viés (bias) $b$;
3. Calcula a soma ponderada

$z = \sum_{i=1}^{n} w_i x_i + b$

4. Passa por uma função de ativação $\varphi(\cdot)$ para produzir a saída

$y = \varphi(z).$

Ou seja, perceptron é um classificador linear/neurônio artificial que combina entradas por pesos, soma um bias e aplica uma função de ativação (em MLPs, esses neurônios são organizados em camadas e treinados para modelar relações não lineares pela composição de várias camadas).

Alternativa correta: (sem alternativas fornecidas).