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
Современные проблемы интеллектуальных систем. Республиканская научно-практическая конференция. Джизак, 18-19 апреля 2025 г.
225
ИНФРАСТРУКТУРА СИСТЕМЫ ДЕРМАСКОПИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ
НА ОСНОВЕ ИНТЕГРАЦИИ ФРЕЙМВОРКОВ LARAVEL И DJANGO
Аннотация:
В статье предлагается информационная система, предназначенная для
автоматического распознавания кожных заболеваний, в частности меланомы, на основе
дермоскопических изображений. Архитектура системы построена на интеграции
фреймворков Laravel и Django через RESTful API и реализована в модульной и
масштабируемой структуре. В статье проанализированы технологические преимущества,
функциональные возможности и эффективность применения в медицинской практике.
Ключевые слова:
дермоскопическое изображение, меланома, информационная
система, Laravel, Django, искусственный интеллект.
THE INFRASTRUCTURE OF THE DERMOSCOPIC DIAGNOSTIC SYSTEM
BASED ON THE INTEGRATION OF LARAVEL AND DJANGO FRAMEWORKS
Annotation:
This article proposes an information system specialized in the automatic
detection of skin diseases, particularly melanoma, based on dermoscopic images. The system
architecture is built on the integration of Laravel and Django frameworks through a RESTful API
and is designed with a modular and scalable structure. The paper analyzes the technological
advantages, functional capabilities, and practical applicability of the system in medical
diagnostics.
Keywords:
dermoscopic image, melanoma, information system, Laravel, Django, artificial
intelligence.
So‘nggi yillarda tibbiyot sohasida raqamli texnologiyalarning jadal rivojlanishi, xususan
sun’iy intellekt va komp`yuterlashtirilgan tahlil vositalarining joriy etilishi, kasalliklarni erta
aniqlash imkoniyatlarini sezilarli darajada oshirmoqda [1]. Shu nuqtai nazardan, dermatologik
kasalliklarni, ayniqsa teri saratonlarini erta aniqlashda dermoskopik tasvirlardan foydalanish
muhim ahamiyat kasb etmoqda [2]. Teri saratonining eng xavfli turi melanoma hisoblanadi. U
dunyodagi eng keng tarqalgan saraton turlari orasida to‘qqizinchi o‘rinda turadi. Har yili 132 000
dan ortiq kishi ushbu kasallikka chalinadi [3].
Dermoskopik tasvirlarni tahlil qilish va diagnostika jarayonini avtomatlashtirish [4], yuqori
aniqlikka ega, moslashuvchan va ishonchli axborot tizimlarini qurishni talab etadi. Bu kabi
tizimlarni shakllantirishda turli freymvorklar va texnologiyalarning afzalliklaridan samarali
foydalanish masalasi dolzarb sanalib, ayniqsa, veb-ilovalarda tezkor va interaktiv foydalanuvchi
interfeysini ta’minlashda Laravel (PHP asosida) freymvorki keng qo‘llanilmoqda [5]. Shu bilan
birga, tasvirni qayta ishlash, sun’iy neyron tarmoqlar asosida tahlil qilish va mashinali o‘qitish
algoritmlarini joriy qilishda Django (Python asosida) freymvorki katta imkoniyatlarga ega.
Mazkur freymvorklarni integratsiya qilish orqali dermoskopik diagnostika tizimining
samaradorligini, modulli tuzilishini va moslashuvchanligini ta’minlash mumkin bo‘ladi.
Shulardan kelib chiqib, ushbu maqolada dermoskopik tasvirlarni qayta ishlash va tahlil
qilishga ixtisoslashgan axborot tizimining Laravel va Django freymvorklari asosidagi
integratsiyalashgan infratuzilmasi loyihalashtirish masalasi qarab chiqladi. Tizim arxitekturasi,
modullar aro aloqalar, RESTful API orqali ma’lumotlar almashinuvi, sun’iy intellekt yordamida
tahlil jarayoni, hamda amaldagi texnik talablar asosida uning samaradorligi tahlil qilinadi. Shu
bilan birga, bunday integratsiyaning ilmiy-amaliy ahamiyati, tibbiy sohada qo‘llanish
imkoniyatlari va kelgusidagi rivojlanish yo‘nalishlari ham tadqiq qilinadi.
So‘nggi yillarda sun’iy intellekt texnologiyalarining jadal rivojlanishi, ayniqsa komp`yuterli
ko‘rish va aniqlash usullarining samaradorligi, tibbiyot sohasida diagnostika jarayonlarini
Современные проблемы интеллектуальных систем. Республиканская научно-практическая конференция. Джизак, 18-19 апреля 2025 г.
226
avtomatlashtirish imkoniyatlarini kengaytirmoqda. Teri kasalliklari, xususan melanoma kabi
xatarli shishlar uchun dermoskopik tasvirlar asosida aniq tashxis qo‘yish muammosi zamonaviy
axborot tizimlari orqali yechim topmoqda. Ushbu maqolada taklif etilayotgan axborot tizimi
Laravel va Django freymvorklarining RESTful API orqali integratsiyasi asosida qurilgan bo‘lib,
u modulli, moslashuvchan va foydalanuvchi uchun qulay infratuzilmani yaratishni ko‘zda tutadi.
Loyihalashtirilayotgan tizim tuzilishi jihatdan ikkita asosiy tarkibiy qismdan iborat:
▪
Laravel asosidagi veb-ilova;
▪
Django asosidagi tahlil moduli.
Laravel freymvorki ushbu tizimda boshqaruv markazi sifatida, ya’ni foydalanuvchi
interfeysi, autentifikatsiya, sessiya boshqaruvi va REST API Gateway vazifalarini bajaradi. Ushbu
qism orqali shifokorlar va foydalanuvchilar bemor ma’lumotlarini yuklaydilar, dermoskopik
tasvirlarni serverga jo‘natadilar, hamda tahlil natijalarini ko‘rishlari mumkin bo‘ladi.
Tizimning intellektual tahlil qismi Django freymvorkida Python asosida qurilgan bo‘lib,
unda tasvirlarni qayta ishlash va saraton belgilariga oid anomaliyalarni aniqlash uchun
TensorFlow asosida o‘qitilgan CNN (Convolutional Neural Network) modellaridan foydalaniladi.
Django serveri RESTful API orqali tasvirlarni qabul qiladi, ularni masshtablash va normalizatsiya
qilish kabi oldindan ishlov berish jarayonlaridan o‘tkazadi va keyingi bosqichda neyron tarmoqka
uzatadi. Model ma’lumotni tahlil qilib, natijani JSON shaklida Laravel API’siga qayta jo‘natadi.
Ma’lumotlarni saqlash infratuzilmasi ham aniq funktsionalga ega bo‘lib, MySQL
ma’lumotlar bazasi orqali bemorlarning shaxsiy ma’lumotlari, tashxis natijalari va vaqt belgilarini
saqlash amalga oshiriladi. Tizimdagi modullar quyidagicha taqsimlanadi:
Modul
Freymvork
Vazifa
Foydalanuvchi paneli
Laravel
Autentifikatsiya, rolga asoslangan kirish
Tasvirni yuklash
Laravel
Rasmlarni qabul qilish, fayl tizimiga
saqlash
ML modeli orqali tahlil
Django
CNN yordamida tasvirlarni tahlil qilish
API orqali integratsiya
REST API (Laravel ↔
Django)
Ikki freymvork o‘rtasida ma’lumot
almashinuvi
Tahlil natijalarini
ko‘rsatish
Laravel
HTML/CSS/JS orqali vizualizatsiya
Современные проблемы интеллектуальных систем. Республиканская научно-практическая конференция. Джизак, 18-19 апреля 2025 г.
227
1-rasm. LARAVEL va DJANGO frameworklari integratsiyasiga asoslangan
infratuzilma
Bu kabi modulli arxitektura bir nechta muhim ilmiy va amaliy afzalliklarga ega:
Moslashuvchanlik imkoniyati
– veb-interfeys va tahlil modullari alohida serverlarda
ishlash mumkin, bu esa tizim yuklamasiga qarab dinamik moslashishni ta’minlaydi;
Texnologik ixtisoslashuv
– Laravel veb- ishlanma uchun, Django esa analitik tahlil uchun
maxsus moslashgan – bu barcha komponentlarning samaradorligini oshiradi;
Qulay API integratsiya
– RESTful aloqalar orqali ma’lumotlar oqimi avtomatik
boshqariladi, bu tizimlar orasidagi bog‘liqlikni optimallashtiradi;
Tashxis aniqligini oshirish
– TensorFlowda o‘qitilgan CNN modellari tasvirdagi
patologiyalarni yuqori aniqlik bilan aniqlash imkonini beradi, bu esa shifokorlarning ishini
yengillashtiradi va inson xatolarini kamaytiradi.
Umumiy xulosa qilib aytganda, dermoskopik tasvirlarni qayta ishlashda Laravel va
Django‘ning REST API orqali integratsiyasiga asoslangan infratuzilma, axborot texnologiyalarini
tibbiyot amaliyotiga samarali joriy etishga xizmat qiluvchi muhim yechim hisoblanadi. Ushbu
yondashuv kelgusida boshqa sohalarda ham (radiologiya, patologiya, oftal`mologiya va h.k.)
analog tizimlar yaratish uchun metodologik asos bo‘la oladi.
Adabiyotlar ro‘yxati
1. Nishanov, A., Djuraevb, G., Khasanova, M., Saparov, S., & Zaripov, F. (2023). Algorithm
of diagnostics of medical datas based on symptom complexes. In A. Gibadullin & S. Sadullozoda
(Eds.), 2nd International Conference on Computer Applications for Management and Sustainable
Современные проблемы интеллектуальных систем. Республиканская научно-практическая конференция. Джизак, 18-19 апреля 2025 г.
228
Development of Production and Industry (CMSD-II-2022) (p. 34). Computer Applications for
Management and Sustainable Development of Production and Industry (CMSD2022). SPIE.
2. Nishanov, A., Mamajanov, R., Xaydarov, S., & Mengturayev, F. (2025). Saraton
kasalliklarini erta aniqlashning muhimligi va zamonavaiy texnologiyalarga asoslangan usul va
algoritmlari. Digital Transformation and Artificial Intelligence, 3(1), 110–117
3. FWHO | Ultraviolet Radiation. Accessed: Dec. 11, 2019. [Online]. Available:
http://www.who.int/uv/faq/skincancer/en/index1.html.
4. Samandarov, B., & Tajibaev, S. Zamonaviy tibbiyot axborot tizimlari uchun jarayon
modellarini loyihalash masalasi. Digital Transformation and Artificial Intelligence. 2024, 2(1),
176–181.
5. Самандаров Б.С., Нуруллаев Ж.А. Дастурий воситаларни web иловалар
кўринишида ишлаб чиқишнинг аҳамияти // «Ахборот коммуникация технологиялари ва
дастурий таъминот яратишда инновацион ғоялар» Республика илмий-техник анжумани.
Самарқанд-2019. –Б. 50-52.
METHODOLOGICAL BASIS OF STATISTICAL RESEARCH OF SMALL
BUSINESS ACTIVITY IN JIZZAKH REGION
Arzikulov Otabek Ali oʻgʻli
Associate Professor, Jizzakh Polytechnic Institute
Mamatkulov Zafar Abdusaidovich
Master, Jizzakh SAMBHRAM university
Abstract:
the article describes the state of development of small business and private
entrepreneurship and the factors affecting it, the socio-economic aspects of the development of the
sector and the evaluation of structural changes.
Key words:
small business, entrepreneurship, statistical analysis, creation coefficient,
export potential, statistical methods, statistical evaluation.
JIZZAX VILOYATIDA KICHIK BIZNES FAOLIYATINI STATISTIK TADQIQ
QILISHNING USLUBIY ASOSLARI
Annotatsiya:
Maqolada kichik biznes va xususiy tadbirkorlikni rivojlantirish holati va unga
ta’sir etuvchi omillar, tarmoq rivojlanishining ijtimoiy-iqtisodiy jihatlari va tarkibiy o‘zgarishlarga
baho berilgan.
Tayanch so‘zlar:
kichik biznes, tadbirkorlik, statistik tahlil, yaratish koeffitsienti, eksport
salohiyati, statistik usullar, statistik baholash.
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО
ИССЛЕДОВАНИЯ АКТИВНОСТИ МАЛОГО БИЗНЕСА В ДЖИЗАКСКОЙ
ОБЛАСТИ
Аннотация:
В статье описано состояние развития малого бизнеса и частного
предпринимательства и факторы, влияющие на него, социально-экономические аспекты
развития отрасли и оценка структурных изменений.
Ключевые слова:
малый бизнес, предпринимательство, статистический анализ,
коэффициент создания, экспортный потенциал, статистические методы, статистическая
оценка.
