SUN’IY INTELLEKT YORDAMIDA KATTA MA’LUMOTLARNI (BIG DATA) TAHLIL QILISH
DOI:
https://doi.org/10.65164/w85dmj95Ключевые слова:
sun'iy intellekt, katta ma'lumotlar, Big Data, mashinaviy o'rganish, chuqur o'rganish, ma'lumotlar tahlili, neyron tarmoqlar, prognozlash, klasterlash, ma'lumotlar muhandisligi, raqamli iqtisodiyot.Аннотация
Ushbu tezisda sun'iy intellekt texnologiyalarining katta ma'lumotlarni (Big Data) tahlil qilishdagi roli, ahamiyati va qo'llanilish yo'nalishlari ilmiy jihatdan tahlil etilgan. Zamonaviy mashinaviy o'rganish algoritmlari, chuqur o'rganish modellari hamda tabiiy til ishlovchi tizimlarning strukturaviy, yarim strukturaviy va strukturasiz katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlashdagi imkoniyatlari ko'rib chiqilgan. Tadqiqot natijasida sun'iy intellekt asosida Big Data tahlilining iqtisodiyot, sog'liqni saqlash, moliya va davlat boshqaruvi sohalarida yaratayotgan amaliy qiymat, joriy etishdagi texnik va etik cheklovlar, hamda kelajak istiqbollari baholangan.
Библиографические ссылки
1. Aripov, M.M. Sun'iy intellekt: nazariya va amaliyot. — Toshkent: TATU nashriyoti, 2023. — 312 b.
2. O'zbekiston Respublikasi Prezidentining 2021-yil 28-apreldagi PF-6229-son Farmoni «Sun'iy intellektni rivojlantirish konsepsiyasini tasdiqlash to'g'risida». — Toshkent, 2021.
3. Rajabov, S.A., Mirzayev, F.T. Katta ma'lumotlar va ularga asoslangan qaror qabul qilish tizimlari // Axborot texnologiyalari muammolari. — 2022. — № 2. — B. 44–55.
4. Toshmatov, N.A. Ma'lumotlar muhandisligi: Big Data va bulutli hisoblash. — Toshkent: Innovatsion rivojlanish nashriyoti, 2023. — 240 b.
5. Xasanov, O.L., Qodirov, B.R. Mashinaviy o'rganish algoritmlari: taqqoslama tahlil // O'zbekiston jurnali «Raqamli iqtisodiyot». — 2023. — № 1. — B. 78–89.
6. Гусев, М.С. Искусственный интеллект и большие данные в экономике // Проблемы прогнозирования. — 2022. — № 3. — С. 41–52.
7. Идрисов, Г.И., Кудрин, А.Л. Цифровая экономика и технологии искусственного интеллекта. — М.: Издательство Института Гайдара, 2020. — 274 с.
8. Колесников, А.В. Методы анализа больших данных с использованием алгоритмов машинного обучения. — М.: ИНФРА-М, 2022. — 318 с.
9. Ларичев, О.И., Петровский, А.Б. Системы поддержки принятия решений на основе больших данных. — М.: Наука, 2021. — 256 с.
10. Сухорукова, И.В. Нейронные сети и глубокое обучение в анализе структурированных и неструктурированных данных // Вопросы экономики. — 2023. — № 5. — С. 103–118.
11. Chen M., Mao S., Liu Y. Big Data: A Survey // Mobile Networks and Applications. — 2014. — Vol. 19, No. 2. — Pp. 171–209.
12. Dean J., Ghemawat S. MapReduce: Simplified data processing on large clusters // Communications of the ACM. — 2008. — Vol. 51, No. 1. — Pp. 107–113.
13. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. — Cambridge: MIT Press, 2016. — 800 p.
