Mashinali o‘qitish algoritmlarini real sohalarda qo‘llash va usullarini tahlil qilish

Avtorlar

  • K.K Seitnazarov

    Nukus davlat texnika universiteti

  • A.T Sultanbaeva

    Nukus davlat texnika universiteti

  • Sh.M Jalgasbaeva

Gilt sózler: mashinali oʻqitish, nazoratli oʻqitish, nazoratsiz oʻqitish, mustahkamlovchi oʻqitish, real sohalar, tibbiyotda mashinali oʻqitish, firibgarlikni aniqlash, kiberxavfsizlik, аlgoritmlar tahlili, sun’iy intellekt

Annotaciya

Ushbu maqolada mashinali oʻqitish algoritmlarining turli real sohalarda qoʻllanish usullari koʻrib chiqiladi. Algoritmlarning asosiy turlari – nazorat ostidagi oʻqitish, nazoratsiz oʻqitish va mustahkamlovchi oʻqitishning amaliy qoʻllanilishi tahlil qilinadi, algoritmlarning afzalliklari va cheklovlari, shuningdek, ushbu texnologiyaning kelajakdagi imkoniyatlariga ham toʻxtaladi. Tadqiqot natijalari, real misollar va statistik ma’lumotlar asosida mashinali oʻqitishning samaradorligi yoritiladi.

Paydalanılǵan ádebiyatlar

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, -Р. 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 ассистен- тах. // 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 дистан- ционного 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 К.К. 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.