Ushbu maqolada nutq signallarini intellektual tahlil qilishda qo'llaniladigan zamonaviy algoritmlar va ulaming ilmiy-amaliy ahamiyati ko'rib chiqiladi. Sun’iy intellekt va mashinali o'rganish texnologiyalarining rivojlanishi natijasida nutq signalini avtomatik qayta ishlash, xususiyatlarini ajratib olish va tanib olish imkoniyatlari kengaymoqda. Tadqiqotda MFCC, CNN va RNN kabi ilg'or mctodlar asosida modellashtirish jarayonlari tahlil qilinadi. Nutqni matnga aylantirish, gapiruvchini identifikatsiyalash hamda kontekstni tushunish kabi muammolami hal qilishga xizmat qiluvchi algoritmlar yoritiladi. Natijalar intellektual ovozli intcrfcyslar, xavfsizlik tizimlari va lingvistik ilovalarda qo'llanishi mumkin.

Ushbu maqolada sun’iy intellekt (SI) muammolarini hal qilishda algoritmlaming o'rni va ulaming samaradorligini oshirish usullari haqida so‘z yuritiladi. SI tizimlarida qo‘llaniladigan asosiy algoritmik yondashuvlar tahlil qilinadi hamda ulaming afzalliklari va chcklovlari yoritiladi. Maqolada ilg‘or adabiyotlardan foydalanilgan bo’lib, ular sun’iy intellekt algoritmlarining nazariy va amaliy jihatlarini o’rganishga yordain beradi.

Ushbu ish raqamli iqtisodiyot sharoitida biznes jarayonlarini o'zgartirish uchun mashinaviy o'qitish (ML) algoritmlaridan foydalanishni o‘rganishga bag'ishlangan. ML algoritmlaridan boshqaruvni avtomatlashtirish, asosiy samaradorlik ko‘rsatkichlarini (KPI) bashorat qilish va resurslami taqsimlashni optimallashtirishda foydalanish imkoniyatlari ko'rib chiqiladi. Maqolada nazariy asoslar, dasturiy yechimni ishlab chiqish metodologiyasi hamda logistika va elektron tijorat sohasidagi real ma’lumotlar bo'yicha o'tkazilgan tajribalar natijalari batafsil bayon etilgan. Chiziqli regressiya, tasodifiy o'rmon, gradient boosting va neyron tarmoqlaridan foydalanish misollari keltirilib, ulaming samaradorlikni oshirish va xarajatlami kamaytirishdagi ta’siri ko‘rsatilgan. Ishda ML texnologiyasining raqobatbardoshlikni ta’minlovchi strategik vosita sifatidagi roli ta’kidlanadi va texnologiyalarni turli sohalarga moslashtirish bo‘yicha kcyingi tadqiqot yo'nalishlari taklif ctiladi.

Ushbu tadqiqotda klassik tasvirlarni kvant tasvirlariga aylantirish algoritmlari tahlil qilinadi, bu esa kvant tasvirlarni qayta ishlashning muhim bosqichlaridan biridir. IBM real vaqt kompyuterida va Aer simulyatorida 8 000 ta tortishish bilan kvant sxemasi, tasvirni kvant fonnatiga samarali kodlash va qubitlardan foydalanish miqdorini optimallashtirish bo'yicha taklif etilgan yondashuvni taqdim etamiz. Tadqiqot natijalari kvant tasvirlarni qayta ishlash texnologiyalarini rivojlantirishga hissa qo'shishi mumkin.

Maqolada onkologik kasalliklarning erta tashxisida qo'llaniladigan mashina o‘qitish algoritmlari solishtirma tahlili taqdim etilgan. Maqolada Random Forest, XGBoost, AdaBoost va boshqa algoritmlar turli klinik vazifalarda, masalan, bachadon bo‘yi saratoni, o‘pka saratoni va teri saratoni kabi kasalliklarda sinovdan o‘tkazilgan. Ansambl usullari, ayniqsa Random Forest (tasodifiy o'rmon) algoritmi, eng yuqori aniqlik ko‘rsatkichlarini namoyon etgani sababli, alohida e’tibor markazida bo‘lib, ushbu usullaming universalligi va turli xil tibbiy ma’lumotlarga moslashuvchanligi aniqlangan. Shuningdck, maqolada intcllcktual tizimlar yordamida shifokor qarorlarini qo'llab-quvvatlash imkoniyatlari yoritilgan.

Mazkur tadqiqotda kaft tasviri bazalari biometrik identifikatsiya tizimlarining asosiy resursi sifatida har tomonlama tahlil qilingan bo'lib. unda bazalami tuzish jarayoni, ularni texnik xususiyatlari va qo'llanilish sohalari batafsil yoritilgan. Shuningdek, CASIA Palmprint, NEC Palm Database va PolyU Multispcetral kabi mavjud bazalar tahlil qilingan. Tadqiqot jarayonida sifat muammolari, maxfiylik masalalari, standartlashtirishdagu muammolar va texnik cheklovlar aniqlangan bo'lib, ishda ularni hal etish uchun tavsiyalar ham ishlab chiqilgan.

Мазкур тадқиқот ишида тиббиёт, география, қишлоқ хўжалиги ва биометрик технологиялар сохаларида фойдаланиладиган асосий тасвирлар базалари, хусусан LIDC-IDRI, OASIS, Landsat, Sentinel-2, Google Earth Engine, PlantVillage, UAV-based erop monitoring datascs, LFW ва CASIA-WebFacc каби базалар таҳлил қилинган бўлиб, унда ушбу базалар ёрдамида амалга оширилган тадқикотлар ва ишланмалар кўриб чиқилган.

Мазкур мақолада табиий ресурсларни фойдаланиш билан боғлиқ бўлган кўпчилик масалаларни экологик-иқтисодий кўз-қараш асосида счиш учун математик моделларнинг мажмуасини тузиш керак. Бу моделлар экологик - иқтисодий тизимларнинг хар хил хусусиятларини хисобга олган холда, урганиластган тизимнинг амалга оширишнинг аник томонларини тасвирлаб бериши керак. Бу ҳолатда кўп сонли янги масалаларни ечиш керак бўлади. У масалалар экологик-иқтисодий тизимлароии моделлаштиришга ва анализ қилишда пайдо бўлади.

Sun’iy intellekt (Al) inson faoliyatining ko’plab jabhalariga faol ta’sir ko‘rsatuvchi kundalik hayotning ajralmas qismiga aylanib bormoqda. Al lexnologiyalari kundalik vazifalami avtomatlashtirish, xizmat sifatini yaxshilash va tibbiyot, ta’lim, transport, moliya va o‘yin-kulgi kabi turli sohalarda qulaylikni oshirish uchun ishlatiladi. Masalan, ovozli yordamchilar, tavsiya tizimlari, aqlli uylar va chatbotlar kundalik ishlarni ancha osonlashtiradi. Biroq, afzalliklari bilan bir qatorda, Al axloq, maxfiylik va ma’lumotlar xavfsizligi bilan bog'liq savollami tug’diradi. Sun’iy intcllcktning mehnat bozoriga ta’siri inson mehnatini almashtirish haqida tashvish uyg’otadi, texnologiyaning jadal rivojlanishi esa yangi sharoitlarga moslashish zaruratini kcltirib chiqaradi. Ushbu mavzu sun’iy intcllcktni joriy qilish bilan bog’liq foyda va xavflarni o’rganish, shuningdek, hayot sifatini yaxshilash va potentsial tahdidlarni minimallashtirish uchun undan samarali foydalanish strategiyalarini ishlab chiqish muhimligini ta’kidlaydi.

Ушбу макола бошқарув тизимларида сифатли қарорлар кабул қилиш учун маълумотлар асосида башорат модслларини ишлаб чиқиш заруратига бағишланган. Маълумотларни таҳлил қилиш ва башоратлаш жараёнида вактли каторлар асосидаги усуллар кўрсатилган. Вақтли каторлар анализи ва бошкарув стратегияеини шакллантиришдаги аҳамияти, аниқлик ва самарадорликка таъсири ҳамда натижаларнинг ишончлилигини ошириш учун зарур бўлган математик модель ва алгоритмлар тахдили келтирилган.

Ушбу маколада матнли маълумотларни тахлил қилиш ва таснифлаш жараёнлари тахлил этилган бўлиб, матнли маълумотлар турлари, яъни структураланган, структураланмаган ва ярим структураланган маълумотлар кўриб чиқилди ха мда уларни хусусиятлари келтириб ўтилди. Бундан ташкари, узбек тилидаги матнли маълумотларни қайта ишлаш бўйича мавжуд имкониятлар ва муаммоларга алохида эътибор каратилди. Хусусан, “Tahrirchi” тизими мисолида ўзбек тилидаги матнли маълумотларни тахлил қилишдаги ютуқлар ва камчиликлар келтириб ўтилди.

Ushbu tezisda inson oyog‘ining rentgen tasvirlariga ishlov bcrish algoritmlarining umumiy tavsifi keltirilgan bo'lib, ular oyoqdagi turli holatlami, jumladan, sinishlar, deformatsiyalar va bo'g'im kasalliklarini tashxislash uchun muhimdir. Tadqiqot tasvirlarda o‘zgarishlami aniqlash, segmentatsiya va belgilami ajratib olish kabi bir nechta tasvirga ishlov berish usullarini o'rganadi, bu csa rentgen tasvirlarining sifatini yaxshilash va tashxis aniqligini oshirishga yordam beradi. Bundan tashqari, tezisda rentgen tasvirlarida shovqin, buzilish va past kontrastni boshqarishdagi qiyinchiliklar muhokama qilinadi va ushbu muammolami kamaytirish bo‘yicha usullar bayon etilgan. Ushbu algoritmlami amalga oshirish orqali tadqiqot oyoq bilan bog‘liq tashxislaming samaradorligini oshirish va tibbiy qarorlar qabul qilishni yanada samarali qilishni maqsad qiladi.