Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightSpiral, oldukça sınırlı sayıda veriye ulaşılan bir grup olmasına rağmen çok karakteristik bir yapıya sahip olması nedeniyle bilgisayara öğretilmesi ve sorgulandığında doğru tahmin edilmesi başarılı sonuçları ortaya koymuştur.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Arkeoloji bilimi, teknolojik uygulamaları arkeolojik kazı ve yüzey araştırmaları ışığında etkin olarak kullanan disiplinler arasında yer almaktadır. Kazı projelerinde mimari ve materyal kültürün dijital çalışma yöntemlerine dayalı ele alınması, arşiv oluşturmanın yanı sıra görsel anlamda sanal gerçekliğe dayalı bir ortamı hazırlamaktadır. Çine-Tepecik kazı başkanlığının bilgisayar mühendisliğiyle ortak yürüttüğü Dijital Çine-Tepecik Projesi'nde, Son Tunç Çağı yerleşmesine ait boya bezemeli Miken seramiği çalışılmıştır. Bu çalışmada, kaplar üzerine uygulanan motif ve figürlerin ayrıntılı bir tanımı yapılarak, bilgisayar ortamında bir veri tabanı oluşturulmuştur. Seramiklerin üzerinde yer alan motiflerin fotoğraf verileri kullanılarak her motifin yapay zeka sistemine öğretilmesi amaçlanmıştır. Çine-Tepecik kazı çalışmalarına ait Miken seramik buluntularının dijital yöntem ışığında bu sistemde sorgulanması sağlanmaktadır. Motifler arasında en fazla sayıda fotoğraf verisine sahip Bant, Dalga, İçi Dolu Yarım Daire ve Spiral motiflerini içeren dört ana grup belirlenmiştir. Bu motiflere ait fotoğraflar eğitim ve test grubu olarak ikiye ayrılmıştır. Eğitim grubunda bulunan veriler bilgisayara öğretmek amacıyla kullanılmış, test grubunda yer alan veriler ise bilgisayarın doğru tahmin etme yetisini kontrol etmek amacıyla bilgisayara sormak için kullanılmıştır. Söz konusu motifler arasında, bant motifi diğerlerine göre daha kolay ayırt edilebilen ve en çok görülendir. Bu nedenle bilgisayarın doğru tahmin etme oranı yüksek olmuştur. Spiral, oldukça sınırlı sayıda veriye ulaşılan bir grup olmasına rağmen çok karakteristik bir yapıya sahip olması nedeniyle bilgisayara öğretilmesi ve sorgulandığında doğru tahmin edilmesi başarılı sonuçları ortaya koymuştur. Dalga ve içi dolu yarım daire motifleri kendi içlerinde oldukça fazla çeşitlemesi olan motiflerdir. Her çeşitlemenin bilgisayara öğretilmesi için oldukça fazla sayıda fotoğraf verisinin kullanılması gerekmektedir. İlk sonuçların değerlendirildiği bu çalışma doğrultusunda, dalga ve içi dolu yarım daire motifleri bilgisayarın doğru tahmin etme oranının en düşük olduğu iki motiftir
Abstract
The science of archaeology is one of the disciplines that efficiently use technological applications in the field of archaeological excavation and surface survey. In the excavation projects, taking into consideration of architectural and material culture in the digital study methods pave the way for the constitution of archives as well as the preparation of the virtual reality environment. In the Digital Çine-Tepecik Project conducted by the Çine-Tepecik Excavation Directorate and Computer Engineering Department, Mycenaean pottery decorated with paintings in the Late Bronze Age settlement is studied. In this study, a database in the digital environment has been founded by detailly defining the patterns and figures embroidered to the vessels to the computer. By using the photographic data of patterns on the ceramics, it was aimed to teach each pattern to the artificial intelligence system. Mycenaean pottery findings belonging to the Çine-Tepecik Excavation Site are provided for investigation with digital methods. Among all patterns, four main groups were determined as the highest number of the photographic data, which are band, wavy line, semicircle, and spiral patterns. The photographs belonging to these patterns have been divided into two groups: an educational group and testing group. The data in the educational group was used to teach the computer while the data in the testing group was used to ask the computer in order to control the competence on accurate forecasting of the computer. Among these patterns, band pattern is the most distinguishable and the most frequent one. This is why the accurate forecast of the computer is high. Although the spiral pattern is the group with a limited number, it was successful to teach the computer and get the accurate forecast from the computer since it has a characteristic structure. Wavy line and semicircle patterns have many variations among themselves. In order to teach each variation to the computer, innumerous photographic data should be used. In line with this study, in which the first results were evaluated, wavy line and semicircle patterns are ones that the accurate forecast of the computer is the least