MA’LUMOTLARNI INTELLEKTUAL TAHLIL QILISH USULLARI: MASHINAVIY O‘QITISH, CHUQUR O‘RGANISH VA BASHORAT MODELLARI TAHLILI
DOI:
https://doi.org/10.47390/ts-v3i9y2025No1Ключевые слова:
ma’lumotlarni intellektual tahlil, mashinaviy o‘qitish, c huqur o‘rganish, bashorat modellari, sun’iy intellect, algoritmik samaradorlik.Аннотация
Ushbu maqolada ma’lumotlarni intellektual tahlil qilishning zamonaviy yo‘nalishlari – mashinaviy o‘qitish, chuqur o‘rganish va bashorat modellarining qo‘llanilish xususiyatlari o‘rganiladi. Tadqiqotda algoritmlarning samaradorligi, aniqlik ko‘rsatkichlari hamda amaliy qo‘llanish sohasi tahlil qilinadi. Shuningdek, murakkab ma’lumotlar to‘plamlarida yashirin qonuniyatlarni aniqlash va ilmiy-texnologik rivojlanishga qo‘shadigan hissasi yoritiladi.
Библиографические ссылки
1. Хо‘jayev O.K. (2021). “Ma’lumotlarni intellektual tahlil qilishda mashinaviy o‘qitish algoritmlarining qo‘llanilishi” Toshkent: Fan nashriyoti.
2. Karimov B.B. (2022). *Sun’iy intellekt asosida bashoratlash modellarini ishlab chiqish*. Toshkent axborot texnologiyalari universiteti ilmiy jurnali, №2, 45–53-betlar.
3. Ruzmetova Z., Abdullaeva D. (2023). “Ma’lumotlarni chuqur o‘rganish usullarida lokal ma’lumotlar bazasining ahamiyati”. Urganch davlat universiteti ilmiy axborotnomasi, №1, 60–68-betlar.
4. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). “Deep Learning”. MIT Press.
5. Bishop, C.M. (2006). “Pattern Recognition and Machine Learning”. Springer.
6. Shalev-Shwartz, S., & Ben-David, S. (2014). “Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms”. Cambridge University Press.
7. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). “Deep Learning”. Nature, 521(7553), 436–444.
8. Zhang, Z., & Yang, L. (2021). “Data Mining and Predictive Analytics in Healthcare”. IEEE Access, 9, 123456–123468.
9. Schmidhuber, J. (2015). “Deep Learning in Neural Networks: An Overview”. Neural Networks, 61, 85–117.
10. IDF Diabetes Atlas (2023). “International Diabetes Federation Reports”. Brussels: IDF.
This work is licensed under a 