|
SUN’IY INTELLEKT ASOSIDA YOSHLARNI KASBGA TO‘G‘RI
YO‘NALTIRISH TIZIMINI ISHLAB CHIQISH
Muhammadsolayev A.Sh, Masharipov S.A., Iskandarov S.Q., Sharifboyeva R.B.
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Urganch filiali
Abstract
: Ushbu izlanish asosan maktab o‘quvchilarini kelajakdagi
kasblariga to‘g‘ri yo‘naltirish maqsadida o‘quvchilarning o‘zlashtirishini tahlil
qilgan holda oldindan tavsiya berishni amalga oshirishni ko‘zlaydi. Izlanishda
asosan maktab o‘quvchilarini fanlardan yillik baholaridan foydalangan holda
o‘quvchilarga kelajakdagi kasbni to‘g‘ri tanlashda ko‘maklashadi.
Kalit so‘zlar
: Recommender Systems, Collaborative Filtering, Hybrid
Recommender Systems, Demographic Recommender Systems, Community-Based,
sun’iy intellect.
Kirish: Bugungi kunda deyarli barcha davlatlarda millionlab o‘quvchilar
tahsil olmoqda. Maktab, kollej va universitetlarda ta’lim olayotgan o‘quvchilarning
kelajakda kerakli va yaxshi kasbni egallashi bu nafaqat o‘zlari uchun balki bu
mamlakat uchun ham muhum o‘rinda turadi. Kelajakdagi kasbni to‘g‘ri tanlashni
esa ota-onaning majburlovi bilan emas balki o‘quvchining salohiyati, qiziqishidan
kelib chiqqan holda yo‘naltirish zarurdir.
Odatda, o‘quvchi va uning kelajagi orasidagi bog‘lanish o‘qituvchining
tavsiyasiga asosan yoki boshqa tengdoshlarining tavsiyasiga asoslangan. Lekin
bugungi kunda, Tavsiya berish butunlay avtomatlashtirilgan va u o‘quvchining
ma’lumotlaridan kelib chiqqan holda mos tavsiyalarni bershga asoslangan.
Bu jarayonda aniqlikni va samaradorlikni oshirish maqsadida shu kungacha
bir nechta ishlar qilingan. Shu jumladan o‘quvchilarning kelajakdagi yo‘nlishini
tog‘ri belgilash uchun “Tavsiya qilish tizimi” ustida ishlar qilingan.
Asosiy ma’lumotlar:
International scientific conference "INFORMATION TECHNOLOGIES, NETWORKS AND
TELECOMMUNICATIONS" ITN&T-2022 Urgench, 2022y April 29-30
482
Bugungi kunga kelib “Tavsiya qilish tizimi” bir qancha algoritmlar
yordamida amalga oshirilgan. Bularga misol tariqasida “Collaborative Filtering
(CF) Recommender Systems” [3], “Knowledge-Based (KB) Recommender
Systems” [3], “Demographic Recommender Systems” [3], “Community-Based
Recommender Systems” [3], “Hybrid Recommender Systems” [3] kabi
algoritmlarini keltirish mumkun. “Tavsiya etish tizimi” o‘quvchilarning qaysi
qurslarga qatnashayotganini solishtriadi va o‘sha qurslardan kelgan natijalarni
tahlil qilgan holda asosiy xulosalarni keltrib beradi. Bilamizki o‘quvchilarda har
bir fan uchun qiziqish alohida shakllanadi, bu qiziqishlardan olingan xulosalar
natijasida ko‘pgina natijalarga erishish mumkun. Tavsiya berish tizimi
o‘quvchining bilimidan kelib chikib kelajakkdagi baholarini tavsiya qila oladi.
O‘quvchining kelajakdagi baholarini tavsiya qilish tizimini dastlab
“collabrativ filtrlash” usuli bilan aniqlashni korib o‘tamiz. Bu tizim [1] dastlab
foydalanuvchining xatti-harakatlari va boshqa ma’lumotlari haqida ma’lumot
to‘playdi va katta hajmdagi ma’lumotlarni tahlil qiladi. Keyin esa avval boshqa
o‘hshash harakatlari foydalanuvchilar tomonida tanlangan tanlovlar asosida
haridorga tavsiya qiladi. Misol uchun magazinda birinchi xairdor telefon, himoya
g‘ilofi va telefon uchun maxsus quloqchin sotib oldi, ikkinchi hairdor esa telefon
va himoya g‘ilofini sotib oldi. Natijada Collabrativ filtrlash orqali tavsiya berish
tizimi tanlovlarni eslab olish natijasida keyingi haridorga tavsiya berishi
mumkundir. Bundan tashqari “Content-based recommadation system” [2] algoritm
ko‘rib o‘tsak. Bu turdagi tavsiya tizmi foidalanuvchi uchun bitta profil yaratadi va
foydalanuvchi ma’lumotlarini to‘playdi. Misol uchun kino actiyori, qahramoni
yoki yaxshi korgan kinosi kabi ma’lumotlarni to‘playdi. Tavsiya berish jarayonida
esa oldindan kiritilgan ma’lumotlardan kelib chiqqan holda tavsiyalarni berdi.
Endi esa “Hybrid recommendation systems” [3] haqida to‘htalib o‘tsak. Bu
algoritm yuqoridagi ikkita jarayonni ham o‘z ichiga olgan holda samaradorlikni
juda oshrib beruvchi algoritm hisoblanadi.Bu turdagi tavsiya etish tizimi bir
qancha yo‘llar yordamida amalga oshiriladi. Misol tariqasida aytadigan bo‘lsak
“content-based” [3] ga asoslangan va “collaborative-based” [3] ga asoslanga qilish
yoki alohida alohida ishlatish mumkun.
Xulosa:
Ko‘pchilik tavsiya qilish tizimlari maqsadiga mos foydalanuvchining
ma’lumotlariga asoslangan holda ishlaydi. Shundan kelib chiqqan holda “Tavsiya
qilish tizimi”ni ta’lim sohasida qo‘llashda yuqorida ko‘rsatilgan tizimlardan
foydalanishni maqsad qilindi. Bu ishni amalga oshirish uchun asosiy baza sifatida
Aqlli maktab dasturidan foydalanish maqsadga muofiq hisoblanadi.
Adabiyotlar:
1.
A Hybrid Course Recommendation System by Integrating Collaborative
Filtering and Artificial Immune Systems
2.
A Personalized Course Recommendation System Based on Career Goals
3.
Hybrid Educational Recommender System, Utilizing Student, Teacher and
Domain Preferences and Amazon Alexa Conversation Engine
International scientific conference "INFORMATION TECHNOLOGIES, NETWORKS AND
TELECOMMUNICATIONS" ITN&T-2022 Urgench, 2022y April 29-30
483
Do'stlaringiz bilan baham: |
