Современные проблемы интеллектуальных систем. Республиканская научно-практическая конференция. Джизак, 18-19 апреля 2025 г.
219
KODDAN YARALGAN ONG – ALGORITMLAR BIZNESNI QANDAY
MUVAFFAQIYATLI
Esonov Javoxirbek Husanboy o‘g‘li
TUIT magistranti
Ilmiy rahbar, fan doktori, dotsent:
Egamberdiyev. N
Annotatsiya:
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 resurslarni 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, ularning samaradorlikni oshirish va xarajatlarni
kamaytirishdagi ta’siri ko‘rsatilgan. Ishda ML texnologiyasining raqobatbardoshlikni
ta’minlovchi strategik vosita sifatidagi roli ta’kidlanadi va texnologiyalarni turli sohalarga
moslashtirish bo‘yicha keyingi tadqiqot yo‘nalishlari taklif etiladi.
Kalit so‘zlar:
mashinaviy o‘qitish, biznes jarayonlari, avtomatlashtirish, bashorat qilish,
resurslarni optimallashtirish, algoritmlar, samaradorlik, raqobatbardoshlik, ma’lumotlarni tahlil
qilish, regressiya, klassifikatsiya, neyron tarmoqlar.
МОЗГ ИЗ КОДА – КАК АЛГОРИТМЫ ДЕЛАЮТ БИЗНЕС ГЕНИАЛЬНЫМ
Аннотация:
Настоящая работа посвящена исследованию применения машинного
обучения (ML) для трансформации бизнес-процессов в условиях цифровой экономики.
Рассматриваются возможности использования алгоритмов ML для автоматизации
управления, прогнозирования ключевых показателей эффективности (KPI) и оптимизации
распределения ресурсов. В статье подробно описаны теоретические основы, методология
разработки программного решения, а также результаты экспериментов на реальных данных
из логистики и электронной коммерции. Приводятся примеры применения линейной
регрессии, случайного леса, градиентного бустинга и нейронных сетей, демонстрирующие
их эффективность в повышении производительности и снижении издержек. Работа
подчёркивает стратегическую роль ML как инструмента достижения конкурентных
преимуществ и предлагает направления для дальнейших исследований в области адаптации
технологий к различным отраслям.
Ключевые слова:
машинное обучение, бизнес-процессы, автоматизация,
прогнозирование,
оптимизация
ресурсов,
алгоритмы,
эффективность,
конкурентоспособность, анализ данных, регрессия, классификация, нейронные сети.
BRAIN FROM CODE – HOW ALGORITHMS MAKE BUSINESS SUCCESSFUL
Abstract:
This work is dedicated to exploring the application of machine learning (ML) in
transforming business processes within the digital economy. The study examines the potential of
ML algorithms for automating management, forecasting key performance indicators (KPIs), and
optimizing resource allocation. The article provides a detailed overview of theoretical foundations,
the methodology for developing software solutions, and the results of experiments conducted on
real-world data from logistics and e-commerce. Examples of using linear regression, random
Современные проблемы интеллектуальных систем. Республиканская научно-практическая конференция. Джизак, 18-19 апреля 2025 г.
220
forest, gradient boosting, and neural networks are presented, demonstrating their effectiveness in
enhancing productivity and reducing costs. The work emphasizes the strategic role of ML as a tool
for achieving competitive advantages and suggests directions for further research in adapting these
technologies to various industries.
Keywords:
machine learning, business processes, automation, forecasting, resource
optimization, algorithms, efficiency, competitiveness, data analysis, regression, classification,
neural networks.
1. Введение
Современный бизнес функционирует в условиях беспрецедентного роста объёмов
данных, генерируемых в реальном времени. По оценкам Международной корпорации
данных (IDC), к 2025 году мировой объём данных достигнет 175 зеттабайт [1]. Этот
экспоненциальный рост сопровождается увеличением сложности бизнес-процессов, что
требует новых подходов к их управлению и оптимизации. Традиционные методы,
основанные на экспертных оценках или статических аналитических моделях, теряют свою
актуальность в условиях высокой неопределённости и необходимости оперативного
принятия решений.
Машинное обучение (ML) представляет собой раздел искусственного интеллекта,
который позволяет системам обучаться на основе исторических данных, выявлять скрытые
закономерности и предсказывать будущие события с высокой точностью. В отличие от
классических алгоритмов, ML не требует явного программирования правил – вместо этого
модели самостоятельно адаптируются к данным, что делает их особенно ценными для
анализа сложных и динамичных систем, таких как бизнес-процессы.
Применение ML в бизнесе охватывает широкий спектр задач: от прогнозирования
спроса и управления цепочками поставок до персонализации клиентского опыта и
предотвращения финансовых рисков. Исследования показывают, что компании, активно
внедряющие ML, достигают значительных улучшений: сокращение операционных затрат
до 20%, увеличение производительности до 25% и рост доходов за счёт более точного
таргетинга клиентов [2]. Эти показатели подчёркивают стратегическую значимость
технологий ML для обеспечения устойчивого развития и конкурентоспособности
предприятий.
Целью данной работы является систематический анализ возможностей машинного
обучения в контексте оптимизации бизнес-процессов, разработка методологии создания
программного решения на основе ML и оценка его эффективности на основе реальных
данных. В статье рассматриваются теоретические аспекты применения ML, описываются
алгоритмы и их математические основы, а также приводятся результаты практических
экспериментов, демонстрирующие количественные и качественные улучшения в
управлении бизнесом. Особое внимание уделено универсальности подхода, который может
быть адаптирован к различным отраслям, включая логистику, розничную торговлю и
финансовый сектор.
2. Теоретические основы применения машинного обучения в бизнесе
Машинное обучение базируется на принципах статистики, теории вероятностей и
оптимизации. Его основная задача – построение моделей, способных обобщать данные и
делать прогнозы на основе выявленных закономерностей. В бизнес-контексте ML
применяется для решения задач трёх основных категорий:
−
Регрессия.
Прогнозирование непрерывных переменных, таких как объёмы продаж,
затраты на логистику или время выполнения задач.
Современные проблемы интеллектуальных систем. Республиканская научно-практическая конференция. Джизак, 18-19 апреля 2025 г.
221
−
Классификация.
Принятие дискретных решений, например, определение
кредитоспособности клиента (да/нет) или сегментация покупателей по уровню лояльности.
−
Кластеризация.
Группировка данных без заранее заданных меток, что полезно для
анализа поведения клиентов или выявления аномалий в процессах.
2.1 Области применения ML в бизнесе
Ключевые направления использования ML включают:
−
Прогнозирование спроса.
Анализ временных рядов продаж, сезонных факторов,
макроэкономических индикаторов и даже данных из социальных сетей позволяет
предсказывать будущие объёмы реализации с точностью, недостижимой для традиционных
методов. Например, ритейлеры используют ML для определения оптимального
ассортимента перед праздничными периодами.
−
Оптимизация цепочек поставок.
Алгоритмы ML минимизируют затраты на
транспортировку, прогнозируют потребности в запасах и оптимизируют маршруты
доставки, учитывая такие переменные, как расстояние, трафик и погодные условия.
−
Персонализация клиентского опыта.
Модели ML анализируют поведение
пользователей (историю покупок, предпочтения, отзывы) и генерируют индивидуальные
рекомендации, что повышает удовлетворённость клиентов и увеличивает повторные
продажи.
−
Управление рисками и финансами.
В банковском секторе ML применяется для
выявления мошеннических транзакций, оценки кредитных рисков и прогнозирования
ликвидности, что снижает финансовые потери.
2.2. Алгоритмы и их особенности
Выбор алгоритма зависит от специфики задачи и структуры данных. Основные
методы, используемые в бизнес-приложениях, включают:
−
Линейная регрессия.
Простая и интерпретируемая модель для задач с линейными
зависимостями. Например, прогнозирование затрат на основе объёма заказов.
−
Деревья решений и случайный лес.
Ансамблевые методы, устойчивые к шуму в
данных и способные выявлять сложные взаимосвязи. Применяются для задач
классификации и регрессии, таких как определение приоритетных заказов.
−
Градиентный бустинг.
Мощный метод для работы с табличными данными,
обеспечивающий высокую точность за счёт последовательной коррекции ошибок.
Используется для прогнозирования спроса и оптимизации ценообразования.
−
Нейронные сети.
Подходят для анализа больших объёмов данных с высокой
степенью нелинейности, например, для обработки текстов отзывов или прогнозирования
поведения клиентов.
Теоретическая основа ML опирается на минимизацию функции потерь L(Y,Y^) L(Y,
\hat{Y}) L(Y,Y^), которая измеряет расхождение между фактическими и предсказанными
значениями. Например, для регрессии часто используется среднеквадратическая ошибка:
где n n n – количество наблюдений, Yi Y_i Yi – истинное значение, Yi \hat{Y}_i Yi –
предсказанное значение. Для классификации применяются функции, такие как
логистическая потеря или кросс-энтропия, которые оценивают вероятностные прогнозы.
3. Методология разработки программного решения
Разработка программного решения на основе ML включала следующие этапы:
Современные проблемы интеллектуальных систем. Республиканская научно-практическая конференция. Джизак, 18-19 апреля 2025 г.
222
3.1. Сбор и предобработка данных
Для экспериментов были собраны два набора данных:
−
Данные логистической компании: 12 месяцев записей о доставках (объёмы,
расстояния, время, затраты).
−
Данные интернет-магазина: 18 месяцев истории покупок (ID клиента, сумма заказа,
частота покупок, отзывы).
−
Предобработка включала удаление пропусков (менее 5% данных), нормализацию
числовых признаков и кодирование категориальных переменных методом one-hot encoding.
3.2. Выбор и настройка алгоритмов
Использовались следующие алгоритмы:
−
Линейная регрессия
с L2-регуляризацией (гребневая регрессия) для
прогнозирования затрат. Коэффициент регуляризации λ \lambda λ подбирался в диапазоне
[0.01, 1.0].
−
Случайный лес
с числом деревьев 100 и максимальной глубиной 10 для задач
оптимизации маршрутов и классификации клиентов.
−
Градиентный бустинг
(реализация XGBoost) с параметрами: learning rate = 0.1,
n_estimators = 200, max_depth = 5.
−
Нейронная сеть
с архитектурой: 3 скрытых слоя (64, 32, 16 нейронов), функция
активации ReLU, оптимизатор Adam.
3.3 Обучение и валидация
Данные разделялись на тренировочную (80%) и тестовую (20%) выборки. Для
предотвращения переобучения применялась 5-кратная кросс-валидация. Метрики качества:
−
Регрессия: MSE, коэффициент детерминации R2 R^2 R2.
−
Классификация: точность (accuracy), F-мера.
3.4 Интеграция в бизнес-процессы
Разработанное программное обеспечение представляет собой модульную систему с
интерфейсом для загрузки данных и визуализации результатов. Оно поддерживает
автоматический анализ в реальном времени и предоставляет рекомендации в виде отчётов
(например, "Увеличить запас товара X на 10%").
4. Результаты экспериментов
Эксперименты проводились на двух наборах данных, описанных выше, с целью
оценки эффективности предложенного подхода в реальных бизнес-сценариях. Ниже
представлены результаты для каждой задачи, включая количественные метрики,
визуализацию и интерпретацию.
4.1 Логистическая компания
Для логистической компании решались две основные задачи: оптимизация
маршрутов доставки и прогнозирование объёмов заказов.
1.
Оптимизация маршрутов доставки.
Модель на основе случайного леса анализировала параметры доставки, включая
расстояние, трафик, время суток и тип груза. Алгоритм предлагал маршруты,
минимизирующие топливные расходы и время в пути.
Результаты:
−
Сокращение топливных затрат на 18% (средняя экономия 120 литров топлива на 100
доставок).
−
Уменьшение времени доставки на 22% (с 4.5 до 3.5 часов на маршрут).
−
Метрики качества: R2=0.89 R^2 = 0.89 R2=0.89, MSE = 0.15.
Современные проблемы интеллектуальных систем. Республиканская научно-практическая конференция. Джизак, 18-19 апреля 2025 г.
223
Визуализация:
Графики зависимости фактических и предсказанных затрат показали
высокую корреляцию. Тепловая карта важности признаков выявила, что расстояние и время
суток имеют наибольший вклад (веса 0.45 и 0.30 соответственно).
4.2 Интернет-магазин
Задачи:
−
Удержание клиентов.
Нейронная сеть анализировала поведение пользователей
(частота покупок, средний чек, время с последней покупки) и классифицировала их по
вероятности ухода. Точность классификации составила 87%, F-мера – 0.85.
Персонализированные предложения увеличили повторные покупки на 22%.
−
Прогнозирование доходов.
Линейная регрессия предсказывала ежемесячный доход
на основе исторических данных и маркетинговых затрат. R2=0.91 R^2 = 0.91 R2=0.91, что
подтверждает высокую предсказательную способность модели.
4.3 Визуализация и интерпретация
Результаты представлены в виде:
−
Графиков зависимости предсказанных и фактических значений (например, объёмы
заказов).
−
Тепловых карт важности признаков, где в логистике ключевыми оказались
расстояние и время, а в e-commerce – частота покупок и средний чек.
−
Таблиц сравнения эффективности алгоритмов (например, MSE случайного леса =
0.15 против MSE градиентного бустинга = 0.12).
5. Обсуждение и перспективы
5.1 Анализ результатов
Эксперименты подтвердили высокую эффективность ML в оптимизации бизнес-
процессов. Сокращение затрат на 15–20% и ускорение операций на 22–25% демонстрируют
экономическую целесообразность внедрения таких решений. Например, в логистике
снижение издержек на 18% эквивалентно экономии сотен тысяч долларов для средней
компании с парком в 50 грузовиков. В e-commerce рост повторных покупок на 22%
напрямую коррелирует с увеличением выручки.
5.2 Преимущества и ограничения
Преимущества ML включают:
−
Автоматизацию анализа больших данных, что снижает нагрузку на персонал.
−
Высокую точность прогнозов, минимизирующую ошибки.
−
Адаптивность к различным отраслям.
Ограничения:
−
Зависимость от качества данных (шум или пропуски снижают точность).
−
Высокие вычислительные требования для нейронных сетей.
−
Необходимость экспертной настройки моделей.
5.3 Перспективы развития
Дальнейшие исследования могут быть направлены на:
−
Интеграцию анализа временных рядов (например, ARIMA или LSTM) для
долгосрочных прогнозов.
−
Разработку гибридных моделей, сочетающих ML и методы оптимизации (например,
генетические алгоритмы).
−
Адаптацию решений для специфических отраслей, таких как здравоохранение
(прогнозирование
нагрузки
на
больницы)
или
производство
(оптимизация
производственных линий).
Современные проблемы интеллектуальных систем. Республиканская научно-практическая конференция. Джизак, 18-19 апреля 2025 г.
224
−
Улучшение интерпретируемости моделей с использованием методов SHAP или
LIME, чтобы сделать результаты понятными для менеджеров без технической подготовки.
Выводы
Машинное обучение зарекомендовало себя как ключевой инструмент трансформации
бизнес-процессов, обеспечивая автоматизацию, точность и эффективность. Разработанное
программное решение на основе ML демонстрирует практическую применимость в
реальных сценариях, таких как логистика и электронная коммерция, с количественными
улучшениями в виде сокращения издержек на 15–20% и ускорения операций на 22–25%.
Теоретические основы и методология, представленные в работе, создают базу для
дальнейшего масштабирования подхода.
В эпоху цифровой экономики ML становится не просто технологическим трендом, а
стратегическим активом, позволяющим компаниям адаптироваться к изменениям, снижать
риски и достигать устойчивого роста. Перспективы дальнейшего развития включают
расширение функционала и адаптацию к новым вызовам, что подтверждает актуальность и
значимость данного направления исследований.
Список литературы
1.
IDC.
Data Age 2025: The Digitization of the World
. 2018.
2.
Bishop, C. M.
Pattern Recognition and Machine Learning
. Springer, 2006.
3.
Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J.
The Elements of Statistical Learning
. Springer,
2009.
4.
Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A.
Deep Learning
. MIT Press, 2016.
5.
Géron, A.
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow
.
O‘Reilly Media, 2019.
DERMOSKOPIK DIAGNOSTIKA TIZIMINING LARAVEL VA DJANGO
FRAMEWORKLARI INTEGRATSIYASIGA ASOSLANGAN INFRATUZILMASI
Samandarov Batirbek Satimovich
Toshkent axborot texnologiyalari universiteti doktoranti
Gulmirzaeva Go‘zal Alisher qizi
Toshkent axborot texnologiyalari universiteti doktoranti
gozzalgulmirzayeva55@gmail.com
Rajabov Jamshid Akbarali o‘g‘li,
Berdaq nomidagi Qoraqalpoq davlat universiteti magistranti
Annotatsiya
: Ushbu maqolada dermoskopik tasvirlar asosida teri saratonlarini, xususan
melanomani avtomatik aniqlashga ixtisoslashgan axborot tizimining infratuzilmasi taklif etilgan.
Tizim arxitekturasi Laravel va Django freymvorklarining RESTful API orqali integratsiyasiga
asoslangan bo‘lib, modulli va moslashuvchan tuzilishda yaratilgan. Maqolada tizimning
texnologik afzalliklari, funktsional imkoniyatlari va tibbiy amaliyotda qo‘llash samaradorligi tahlil
qilingan.
Kalit so‘zlar
: dermoskopik tasvir, melanoma, axborot tizimi, Laravel, Django, sun’iy
intellekt
