Le machine learning au service de l’identification des ruminants en contexte archéologique

L'identification des animaux en contexte archéologique s'avère essentielle pour documenter la biodiversité animale passée et les relations entre les humains et les animaux sauvages et domestiques. Une nouvelle étude publiée dans Journal of Computer Applications in Archaeology, impliquant des scientifiques du laboratoire Cultures et environnements, Préhistoire, Antiquité, Moyen Âge - CEPAM (CNRS/UniCA) met en lumière l'intérêt des méthodes de topologie computationnelle pour extraire des informations biologiques fiables et interprétables par les archéozoologues. Cette approche innovante offre l’accès à des données inédites non accessibles par les critères anatomiques traditionnels.

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