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.
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.
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.
