Emil Wallner, um programador parisiense, construiu um programa simples que aprende a adicionar cores a fotos em preto e branco. O software utiliza o aprendizado de máquina do Google para entender e aprender sobre objetos do mundo real.
Emil usou o TensorFlow, a plataforma de aprendizado de máquina de código aberto do Google, para criar o algoritmo mais simples que ele pudesse, forçando-o a simplicá-lo até que tivesse menos de 100 linhas de código.
O algoritmo é programado para estudar milhões de fotos coloridas e usá-las para aprender qual a cor os objetivos do mundo devem ter. Em seguida, ele procura por padrões semelhantes em uma foto em preto e branco. Com o tempo, ele aprende que um objeto em preto e branco, em forma de peixe dourado, por exemplo, deve ser dourado.
Quanto mais diferente o objeto, mais fácil a tarefa. Por exemplo, as bananas são fáceis porque são quase sempre amarelas e têm um formato único. Luas e planetas podem ser mais confusos devido às semelhanças que possuem uns com os outros, assim como o formato e ambientes escuros. Nesses casos, assim como uma criança aprende sobre o mundo pela primeira vez, o algoritmo precisa de um pouco mais de informação e treinamento.
O algoritmo de Emil dá vida ao processo de aprendizado de máquina que o torna divertido e visual. Isso nos ajuda a entender o que as máquinas acham fácil, o que elas acham complicado e como ajustes no código ou no conjunto de dados afetam os resultados.
Milhares de programadores e artistas já baixaram o código de Emil e estão usando para entender os fundamentos do aprendizado de máquina, sem sentir como se estivessem em uma sala de aula.
“Até os erros são lindos, por isso esse é um algoritmo que gera satisfação enquanto você aprende”, diz Emil.
