Velká data a hledání ztracených světů

Lukáš Pilka téma únor 2020

Digitalizace velkého množství dat a jejich následné zužitkování patří k výzvám současnosti také v dějinách umění. Jednou z možností, které se skrze strojové učení nabízí, je využít je při tvorbě rekonstrukcí uměleckých děl, stylových imitací nebo imitací celých prostředí ze vzdálených epoch. Kvantitativní analýzy velkých databází nám však mohou poradit i v obecnějších otázkách (umělecko)historického poznání.

01-graf.png

Četnost názvů řeckých archeologických lokalit v dobové literatuře od roku 1800. (Ruiny krétského Knóssu byly odhaleny až roku 1878.) Graf vygenerován pomocí nástroje Google Ngram Viewer

03-Egor Kraft ÔÇô Karyatida I.png

Neznámý autor, Busta karyatidy, mramor, klasické období a GAN machine learning, 3D tisk pomocí polyamidu, 2018 (koncept a vývoj Egor Kraft)

03 - Egor Kraft ÔÇô Karyatida II.png

Neznámý autor, Busta karyatidy, mramor, klasické období a GAN machine learning, 3D tisk pomocí polyamidu, 2018 (koncept a vývoj Egor Kraft)

02-Egor Kraft-Julie-Mamea.png

Neznámý autor, Busta Julie Mamaey, mramor, přelom 2. a 3. stol. n. l. a GAN machine learning, 3D tisk pomocí polyamidu, 2018 (koncept a vývoj Egor Kraft)

06 - TSNE I.png

Skupina hlav s uraženými nosy, digitální reprodukce uměleckých děl setříděné pomocí nástroje Google t-SNE Map

07 - TSNE II.png

Pohled do virtuální krajiny sestavené z desetitisíců reprodukcí uměleckých děl, vygenerováno pomocí nástroje Google t-SNE Map

jonathan-benainous-minoan-palace-27.jpg

Historie za historií, ruiny paláce v Knóssu, jak mohly vypadat v pátém století př. n. l. Obraz ze hry Assassin’s Creed Greek Odyssey

VYČERPALI JSTE SVŮJ MĚSÍČNÍ
LIMIT VOLNÝCH ČLÁNKŮ

Máte předplatné? Pak se stačí přihlásit.

Přihlásit se

Nemáte předplatné? A chcete číst dále?

Získejte
roční předplatné
za 1100 Kč

10 tištěných čísel

365 dní online verze

Členská karta ARTcard

Koupit předplatné