机器学习已经彻底改变了我们解决几乎所有行业和行业问题的方式，从照片组织到癌症检测和洪水预测。但是在科技界之外，大多数人不知道算法是什么或者它是如何工作的，更不用说他们如何开始训练他们自己的算法了。
位于巴黎的一位程序员Emil Wallner希望改变这一点。热衷于让机器学习更容易入门，他提出了一个想法，将他对机器学习的迷恋与对艺术的热爱融合在一起。他建立了一个简单而有趣的程序，即学习如何为黑白照片添加颜色。
Emil使用谷歌的开源机器学习平台TensorFlow来构建他能够实现的最简单的算法。该算法研究了数百万张彩色照片，并用它们来研究世界物体应该是什么颜色。然后在黑白照片中寻找类似的图案。随着时间的推移，它了解到形状像金鱼的黑白物体很可能是黄金。
对象越有特色，任务就越容易。例如，香蕉很容易，因为它们几乎总是黄色并且具有独特的形状。月球和行星可能更加混乱，因为它们彼此相似，例如它们的形状和黑暗的环境。在这些情况下，就像孩子第一次了解这个世界一样，算法需要更多的信息和培训。
Emil的算法将机器学习过程变为现实，使其变得有趣和直观。它有助于我们了解哪些机器易于查找，哪些机器难以找到，以及对代码或数据集的调整如何影响结果。
“即使是错误也很美，所以这是一个令人满意的算法，”Emil说。以下是其中一些着色作品：
成千上万的崭露头角的编码员和艺术家现在已经下载了Emil的代码，并正在使用它来了解机器学习的基本原理，而不会觉得他们在教室里。
传送门（技术细节和代码）：https://blog.floydhub.com/colorizing-b-w-photos-with-neural-networks/
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