Unsere Münzserie 1: die Büschelquinare

Eine der drei Münzserien, die wir im Projekt ClaReNet untersuchen, sind die silbernen Büschelquinare. Ihren Namen verdanken sie dem charakteristischen Büschel, einer stilisierten Haarlocke, der die Vorderseiten vieler Exemplare ziert. Büschelquinare waren in der späten Latènezeit etwa zwischen 150 und 25 v. Chr. im Umlauf.

Keltischer Büschelquinar aus dem Landkreis Deggendorf (Foto: C. von Nicolai/Danneranlage, RGK).

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Was ist PANDA in ClaReNet?

Um eine Einsicht in die Praxis der Wissensproduktion zu gewinnen, ist es zwingend erforderlich, die Interaktionen der Wissenschaftler*innen zusammen mit den Gegenständen ihrer Untersuchungen sowie der dabei genutzten Gerätschaften zu beobachten, sei es im Labor oder wie bei Bruno Latour im Amazonas (Latour 2002, 36–95). Im Projekt ClaReNet werden daher unter dem Titel „Pfadabhängigkeiten, Akteur-Netzwerke, Digital Agency (PANDA)” die Praktiken der mitwirkenden Forscher*innen und Kooperationspartner*innen dokumentiert und analysiert.

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Wie läuft der Prozess des maschinellen Lernens ab?

Wie läuft maschinelles Lernen ab und welche Schritte sollte man beachten? Wie wird ein Modell für maschinelles Lernen erstellt? Auf dieses Thema wollen wir in diesem Beitrag eingehen und vor allem die relevanten Schritte in Bezug auf unsere Experimente mit keltischen Münzserien thematisieren.

Je nach Datengrundlage und Zielsetzung variiert der Ablauf; typischerweise lässt sich ein machine learning (ML)-Prozess aber in fünf Abschnitte einteilen (Abb. 1):

Abb. 1: Maschinen-Lernen als Prozessablauf mit verschiedenen Arbeitsschritten (Grafik: Ch. Deligio, ClaReNet).

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Metallanalysen in Orléans

What were Celtic coins made of, and what does this tell us?

Metal analyses are playing an increasingly important role in our understanding of Celtic coinages, informing not only about the fineness of individual coinages. Differences and similarities in composition, such as the levels of minor and trace elements, can provide valuable information about the relationships between different regions, as well as the development of individual coinages.

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Münzen und maschinelles Lernen

Was bedeutet es, wenn die Welt der Künstlichen Intelligenz auf keltische Münzen trifft? Welche Methoden und Verfahren verwenden Data Scientists, wenn Sie Tausende keltische Münzen klassifizieren wollen? Wie lassen sich die Ergebnisse visualisieren und interpretieren? Wie sind die Entscheidungen bzw. erkannten Merkmale aus der Sicht der Numismatik vertretbar? Was ist überwachtes und unüberwachtes Lernen? Wann wird eine ground truth benötigt? Diese und viele andere Fragen möchten wir im Laufe des Projekts ClaReNet beantworten.

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