MA’LUMOTLARNI INTELLEKTUAL TAHLIL QILISH USULLARI: MASHINAVIY O‘QITISH, CHUQUR O‘RGANISH VA BASHORAT MODELLARI TAHLILI
Abstract
Ushbu tadqiqotda ma’lumotlarni intellektual tahlil qilishning zamonaviy usullari — mashinaviy o‘qitish, chuqur o‘rganish va bashorat modellarining nazariy hamda amaliy asoslari tahlil qilindi. Katta hajmdagi ma’lumotlarni tezkor yig‘ish ularni samarali qayta ishlash va kelajakdagi tendensiyalarni prognozlashni dolzarb masalaga aylantirmoqda. Mashinaviy o‘qitish algoritmlari tasniflash va klasterlashda yuqori aniqlikni ta’minlasa, chuqur o‘rganish murakkab bog‘lanishlarni anglashda ustunlik qiladi. Bashorat modellaridan foydalanish esa turli sohalarda xavflarni kamaytirish va qaror qabul qilishni qo‘llab-quvvatlaydi. Tadqiqot natijalari intellektual tahlil usullarini kompleks qo‘llash katta ma’lumotlardan yanada samarali va ishonchli xulosalar olish imkonini berishini ko‘rsatdi.
References
An Introductory Review of Deep Learning for Prediction Models With Big Data
Big Data Analytics Using Artificial Intelligence
Machine Learning and Deep Learning – A review for Ecologists
Deep learning models for price forecasting of financial time series: A review
Physics-Informed Machine Learning: A Survey on Problems, Methods and Applications
Deep learning methods for drug response prediction in cancer
