O aprendizado de máquina está revolucionando o modo como resolvemos problemas em quase todos os setores e classes sociais, desde a organização de fotos até a detecção de câncer e previsão de inundação. Mas fora do mundo tecnológico, a maioria das pessoas não sabem o que é um algoritmo ou como ele funciona, muito menos como elas podem começar a usá-los por conta própria.

O codificador parisiense Emil Wallner quer mudar isso. Apaixonado pela facilidade que o aprendizado de máquina traz, ele teve uma ideia que unia sua fascinação pelo aprendizado de máquina com o amor pela arte. Ele construiu um programa simples e divertido que aprende a adicionar cores a fotos em preto e branco.

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.

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