MAShINALI OʻQITISh ALGORITMLARINI REAL SOHALARDA QOʻLLASh VA USULLARINI TAHLIL QILISh

Авторы

  • Seitnazarov K.K.

    Nukus davlat texnika universiteti

  • Sultanbaeva A.T.

    Nukus davlat texnika universiteti

  • Jalgasbaeva Sh.M.

    Nukus State Pedagogical Institute named after Ajiniyaz image/svg+xml

Ключевые слова: машинное обучение, контролируемое обучение, неконтролируемое обучение, обучение с подкреплением, реальные площади, машинное обучение в медицине, обнаружение мошенничества, кибербезопасность, анализ алгоритмов, искусственный интеллект

Аннотация

В данной статье рассматривается применение алгоритмов машинного обучения в различных реальных приложениях. Анализируются практические применения основных типов алгоритмов — контролируемого обучения, неконтролируемого обучения и обучения с подкреплением, обсуждаются преимущества и ограничения алгоритмов, а также будущие возможности этой технологии. Эффективность машинного обучения иллюстрируется на основе результатов исследований, реальных примеров и статистических данных.

Библиографические ссылки

1. Abdullaeva M.I., Juraev D.B., Ochilov M.M., Rakhimov M.F., Uzbek Speech Synthesis Using Deep Learning Algorithms. The 14th International Conference on Intelligent Human Computer Interaction, Springer, (LNCS,volume 13741). – Tashkent: 2023, - P. 39-50.

2. Jumaev T., Toirov O., Baburbek B. Obyektlarni tanib olishda neyron tarmoqning oʻrni. Journal of advanced research and stability (JARS) Vol 1, № 06 681-684, 2021.

3. Mamatov N., Jalelova M. Тасвир контрастини ошириш усули ва контраст баҳолаш мезон оптимал жуфтлиги. Digital transformation and artificial intelligence. 2023, 1(2), 158-167.

4. Пилявская И.М. Аналитический обзор применения технологий машинного обучения в финансовых ассистентах. // Вестник науки и образования. 2022. № 4-2(124). -С. 29–34. DOI: 10.24411/2312-8089-2022-10402.

5. Сааков Д.В. Применение методов машинного обучения для оптимизации производственных процессов в металлургической промышленности. // Инновации и инвестиции. 2023. № 5. -С. 308–311.

6. Сеитназаров К.К., Туремуратова Б.К. /Применение технологии искусственного интеллекта в системе дистанционного образования. / Новости образования: исследование в XXI веке 1 (1), 176-185.

7. Seitnazarov K.K. Dosımbetov A.M., Aytanov A.K. /Strategy for Organization of Computational Experiments of the Functioning of Underground Water Inlets Using a Fuzzy Multiple Approach // International Conference on Information Science and Communications Technologies (ICISCT), -Tashkent, Uzbekistan 2020. -C. 1-4.

8. Usmanov R.N., Seitnazarov K.K. The problem of information model development for the relationship between hydrogeological object and its fuzzy-deterministic model // The Advanced Science Journal. USA. 2014. -C. 67-73.