«применение современных информационно коммуникационных технологий в проведении реформ в новом узбекистане»


«Yangi O‘zbekistonda islohotlarni amalga oshirishda zamonaviy axborot-kommunikatsiya



Download 17,65 Mb.
Pdf ko'rish
bet187/709
Sana18.02.2022
Hajmi17,65 Mb.
#455307
1   ...   183   184   185   186   187   188   189   190   ...   709
Bog'liq
To`plam elektron 1-2shobalar

«Yangi O‘zbekistonda islohotlarni amalga oshirishda zamonaviy axborot-kommunikatsiya 
texnologiyalaridan foydalanish» mavzusida Xalqaro ilmiy-amaliy konferentsiya 
Andijon 
 
27-29 oktabr 2021 yil 
193 
Hozirgi kunda sivilizatsiyaning rivojlanishi, mamlakatimizda, xususan, 
shaharlarda yashovchi aholining ko’payib borishi ularga tez va sifatli xizmatlarni 
ko’rsatish zarur ekanligini belgilab bermoqda. Bunda raqamli texnologiyalardan 
foydalanish, ko’plab xizmatlarni avtomatlashtirish, o’ylaymanki maqbul yechim 
bo’lmoqda. Raqamli texnologiyalardan foydalanish - boshqaruv tizimini yangi 
bosqichga ko’taradi, bunda vaqt va mablag’larni tejash, hamda tezkor , sifatli xizmat 
olish imkoniyati paydo bo’ladi. 
Ma’lumki, raqamli texnologiyalarning ishlash prinsipi sun’iy ong - neyron 
tarmoqlari bilan uzviy bog’liqdir.
Birinchi bor “Sun'iy neyron tarmoqlari” - Artificial Neural Networks (ANN) 
tushunchasi miya jarayonlarini simulyatsiya qilishga urinishda paydo bo'ldi. Ushbu 
sohadagi birinchi katta yutuq 1943 - yilda McCulloch-Pitts neyron tarmog'i modelini 
yaratish deb hisoblash mumkin. Olimlar dastlab sun'iy neyronning modelini ishlab 
chiqdilar. Shuningdek, ular ushbu elementlardan mantiqiy operatsiyalarni bajarish 
uchun tarmoq dizaynini taklif qilishdi. Ammo eng muhimi, olimlar bunday 
tarmoq— o'rganishga qodir ekanligini isbotladilar. 
Keyingi muhim qadam 1949 - yilda ANNni hisoblash uchun birinchi 
algoritmni Donald Xebb ishlab chiqdi va bu keyingi bir necha o'n yilliklar uchun 
asos bo'ldi. 1958 - yilda Frank Rozenblatt miya jarayonlarini taqlid qiluvchi tizim - 
partseptronni ishlab chiqdi. 1986- yilda, deyarli bir vaqtning o'zida, bir-biridan 
mustaqil ravishda, amerikalik va sovet olimlari ko'p qatlamli pertseptronni 
o'qitishning fundamental uslubini sezilarli darajada takomillashtirdilar. 2007 - yilda 
neyron tarmoqlar qayta tug'ilishdan o'tdi. Britaniyalik kompyuter olimi Jefri Xinton 
birinchi navbatda ko'p qavatli neyron tarmoqlari uchun chuqur o'rganish algoritmini 
ishlab chiqdi, hozirda u o'zini - o'zi boshqaradigan avtomashinalarda ishlaydi. 
Bugungi kunda neyron tarmoqlari bozori juda katta hisoblanadi. Amaliyot 
shuni ko'rsatadiki, dunyodagi neyron tarmoqlarning aksariyat texnologiyalari bir-
biridan kam farq qiladi. Biroq, neyron tarmoqlardan foydalanish juda qimmat 
faoliyat bo'lib, aksariyat hollarda faqatgina bunga yirik kompaniyalar erishishi 
mumkin.
Bundan tashqari, nerv tarmoqlarini ishlab chiqish, o'qitish va sinovdan 
o'tkazish yirik hisoblash quvvatini talab qiladi, chunki IT-bozordagi yirik o'yinchilar 
bunga yetarlicha ega. Google DeepMind, Microsoft Research, IBM, Facebook va 
Baidu bu sohada rivojlanishga yetakchi kompaniyalar qatoriga kiradi. 
Neyron tarmoqlari nima uchun kerak? 
Neyron tarmoqlari inson miyasiga o'xshash analitik hisob-kitoblarni talab 
qiladigan murakkab muammolarni hal qilish uchun ishlatiladi. Neyron tarmoqlari 
uchun eng keng tarqalgan foydalanish tasnifi: 
1. Parametrlar bo'yicha ma'lumotlarni taqsimlash. Masalan, kirish joyida 
odamlar to'plami beriladi va ulardan qaysi biriga kredit berishni, kimga 
berilmasligini hal qilish kerak. Ushbu ishni yoshi, to'lov qobiliyati, kredit tarixi va 
h.k. kabi ma'lumotlarni tahlil qiladigan neyron tarmog'i amalga oshirishi mumkin. 



Download 17,65 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   ...   183   184   185   186   187   188   189   190   ...   709




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish