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Desenvolvedor usa arte para mostrar como o aprendizado de máquina funciona na prática

16 de março de 2019 2

O termo aprendizado de máquina tomou conta do segmento de tecnologia. Capaz de resolver problemas em quase todos os setores, desde organização de fotos - e segurança delas - até mesmo detecção de câncer, rastreamento de preços e previsão de inundação, podendo ser utilizada até em interruptores, essa funcionalidade tem se tornado cada vez mais presente no dia a dia das pessoas.

Mas como tornar um conceito complexo em algo palpável? Isso passa por explicar o significado e o funcionamento de algoritmos e mostrar como eles podem ser treinados. Para facilitar isso, um codificador francês criou um esquema prático para mostrar como funciona o aprendizado de máquina.

Entusiasta do assunto, ele criou uma ideia que une arte, uma paixão antiga, com a tecnologia. Ele criou um programa que aprende a adicionar cores a fotos em preto e branco. Para isso, usou uma plataforma de código aberto do Google, o TensorFlow, e construiu o algoritmo mais simples que ele poderia, forçando-se a simplificá-lo até que tivesse menos de 100 linhas de código. O Google já havia lançado um desafio para melhorar a compreensão de imagens anteriormente.

O algoritmo foi programado para estudar milhões de fotos coloridas e usá-las para aprender a cor dos objetos do mundo. Na sequência, procura padrões semelhantes em uma foto em preto-e-branco e aprende, com o tempo, que um objeto preto e branco em forma de peixinho dourado deve ser ouro, por exemplo.


A tarefa é facilitada quanto mais distinto for objeto. Bananas, por exemplo, são mais fáceis por conta de sua cor e forma únicas, já planetas podem ser confundidos com Luas, por conta do formato e do ambiente escuro que os cerca, e isso exige mais informação e treinamento para o algoritmo.

Milhares de programadores e artistas iniciantes já baixaram o código de Emil e o estão usando para entender os fundamentos do aprendizado de máquina de forma divertida: “mesmo os erros são lindos, então é um algoritmo satisfatório para aprender”, diz Emil.

O Google publicou em seu blog um vídeo mostrando o trabalho de Emil:


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