Applying machine learning to sex prediction at the late antique cemetery Lajh in Kranj

V arheologiji se kvantitativne metode že dolgo uporabljajo, vendar pa se je uporaba metod strojnega učenja na arheoloških podatkih začela uveljavljati šele v zadnjem času. V članku predstavljamo primer uporabe strojnega učenja za obogatitev podatkovnih zbirk s poznoantičnega grobišča Lajh v Kranju. Od 544 analiziranih grobov jih ima le 88 (16,2 %) antropološko določitev spola, predvsem zaradi zgodnjih izkopavanj, pri katerih skeletni ostanki niso bili sistematično shranjeni. Da bi zapolnili to vrzel, smo na 69 grobovih, ki so vsebovali pridatke in antropološko določen spol, naučili model logistične regresije. Na podlagi prisotnosti in števila 68 vrst grobnih pridatkov je model napovedal spol za preostale grobove z grobnimi pridatki in za vsako napoved podal verjetnost. Zanesljive napovedi (> 75-odstotna verjetnost) smo pridobili za 188 grobov, s čimer smo zbirko podatkov razširili za nadaljnje analize. Model je razkril pomembne vzorce, med drugim povezave posameznih vrst pridatkov s spolom ter z izražanjem spola v otroških grobovih. Čeprav je pristop omejen s kakovostjo podatkov, tipološkimi posplošitvami in majhnim naborom podatkov za učenje, se je pokazalo, da lahko strojno učenje poudari odnose med spremenljivkami in ponudi dodatne poglede na družbeni spol v kontekstu grobišč.