ResearchBib IF-2023: 11.01, ISSN: 3030-3753, Valume 1 Issue 9
ISSN: 3030-3753. VOLUME 1, ISSUE 2
1130
BELGILARNI TASNIFLASH SOHASIDAGI ASOSIY TENDENSIYALAR VA
MUAMMOLAR
Shukrulloyev Bektosh Robillo o‘g‘li
1
Safarov Mansur Abdurashid o‘g‘li
2
1
TMC instituti “Amaliy matematika va informatika” kafedrasi mudiri.
2
TMC instituti “Amaliy matematika va informatika” kafedrasi o`qituvchisi.
https://doi.org/10.5281/zenodo.14251784
Kirish.
Belgilarni tasniflash zamonaviy texnologiyalar va ilmiy izlanishlar fonida juda
katta ahamiyat kasb etayotgan sohalardan biridir. Ushbu jarayonning maqsadi, turli manbalardan
olingan ma’lumotlarni aniqlash, ularni ma’lum turkumlarga ajratish va keyinchalik turli sohalarda
foydalanishdir. Belgilarni tasniflash asosan matn, tasvir va boshqa raqamli muhitlarda qo‘llaniladi
va bu, o‘z navbatida, ko‘plab amaliyot va tadqiqotlar uchun asos bo‘ladi.
Sun’iy intellekt va mashina o‘rganishning tezkor rivojlanishi bilan belgilarni tasniflashning
yangi usullari va texnikalari shakllanmoqda. Ayniqsa, konvolyutsion neyron tarmoqlar (CNN) va
chuqur o‘rganish modellarining qo‘llanilishi ushbu sohani yangi yuksalishlarga olib chiqmoqda.
CNNlar tasvirdagi belgilarni aniqlashda sezilarli muvaffaqiyatlarga erishgan va bu
texnologiya bir qator tan olish, tasniflash va aniq detektsiya vazifalarini amalga oshirish uchun
keng qo‘llanilmoqda.
Biroq, bu yo‘ldagi texnologik rivojlanish bilan birga yirik ma’lumotlar to‘plamini talab eta
boshlayotgani muammolarni keltirib chiqarmoqda. Ma’lumotlarning to‘g‘riligi va aniqligi,
shuningdek, o‘qituvchi ma’lumotlar to‘plamlarining xilma-xilligi kabi omillar katta ahamiyatga
ega. Tekis bo‘lmagan ma’lumotlar yoki ulardagi nomuvofiqliklar, natijada, AI modellarining
noaniqligini va noto‘g‘ri ishlashini keltirib chiqarishi mumkin.
Bundan tashqari, belgilarning kontekstual ma’nosi ham ko‘pincha murakkabliklarni
keltirib chiqaradi. Til va madaniy farqlilik belgilarni tasniflashda qo‘shimcha o‘zgarishlarni talab
qiladi, ayniqsa, ko‘p tilli va madaniyatli ma’lumotlar bilan ishlashda. Bu esa ham texnik, ham
lingvistik qiyinchiliklarni keltirib chiqarayotganini anglatadi.
Shunday qilib, ushbu maqola belgilarni tasniflash sohasidagi asosiy tendensiyalarni ko‘rib
chiqadi, muammolarni tahlil qiladi va kelajakda yuqori sifatli belgilarni aniqlash algoritmlarini
yaratish uchun qanday qadamlar tashlanishi kerakligi haqida tavsiyalar beradi. Belgilarni
tasniflash zamonaviy dunyoda ko‘plab muhim qo‘llanmalarga ega bo‘lib, ularning rivojlanishi
alohida e’tiborni talab etadigan jarayondir.
ResearchBib IF-2023: 11.01, ISSN: 3030-3753, Valume 1 Issue 9
ISSN: 3030-3753. VOLUME 1, ISSUE 2
1131
Metodlar.
Ushbu maqolani tayyorlashda adabiyotlarni tahlil qilish, mavjud ilmiy
maqolalar va hisobotlarni ko‘rib chiqish metodlaridan foydalanildi. Asosiy e’tibor zamonaviy
texnologiyalar yordamida belgilarni aniqlash va tasniflashning eng yangi uslublariga qaratildi.
Shuningdek, ekspertlar bilan suhbatlar o‘tkazildi va dasturiy ta’minot vositalarida olib borilgan
tajribalar natijalari asos qilib olindi.
Ushbu maqolani tayyorlashda belgilarni tasniflash sohasidagi zamonaviy yondashuvlarni
aniqlash va tahlil qilish uchun bir qator tadqiqot usullaridan foydalanildi. Quyida asosiy usullar
keltirilgan:
Adabiyotlarni tahlil qilish
: Avvalo, belgilarning tasniflanishiga oid mavjud ilmiy
adabiyotlar, maqolalar va kitoblar keng miqyosda o‘rganildi. Ushbu jarayon orqali sohadagi eng
yangi tendensiyalar va ta’kidlanayotgan muammolar tizimlashtirildi. Ayni paytda, ilmiy
izlanishlarning evolyutsiyasi va istiqbolli yo‘nalishlar yuzasidan ma’lumotlar yig‘ildi.
Ekspert intervyulari
: Belgilarni tasniflash va sun’iy intellekt sohalarida ish olib
borayotgan ekspertlar va tajribali tadqiqotchilar bilan intervyular o‘tkazildi. Ular bilan suhbatt
orqali real amaliyotda duch kelinayotgan muammolar va yangiliklar bo‘yicha to‘g‘ridan-to‘g‘ri
fikrlar olindi, bu esa tadqiqotning amaliy ahamiyatini oshirdi.
Empirik tajribalar
: Belgilarni tasniflashda turli algoritmlar, jumladan konvolyutsion
neyron tarmoqlar (CNN) va chuqur o‘rganish modellarini qo‘llashga oid empirik tajribalar
o‘tkazildi. Bu tajribalar davomida tegishli dasturiy ta’minot vositalari, masalan, TensorFlow va
PyTorch platformalaridan foydalanildi. Natijada turli metodlarning samaradorligi va kamchiliklari
amaliy jihatdan aniqlandi.
Ma’lumotlar tahlili
: Belgilarni tasniflashga oid turli ma’lumotlar to‘plamlari — rasmlar,
matnlar va boshqa raqamli ma’lumotlar bilan ishlash orqali dastlabki statistik tahlillar olib borildi.
Bu esa usullarning aniqlik, sezgirlik va tezlik jihatidan qanchalik samarali ekanini baholash
imkonini berdi.
Matematik va kompyuterli modellashtirish
: Belgilarni avtomatik tasniflash
algoritmlarining samaradorligini oshirish uchun matematik modellashtirish texnikalarining
qo‘llanilishi o‘rganildi. Kompyuter simulyatsiyalari yordamida har xil sharoitlarda
algoritmlarning qanday ishlashini oldindan bashorat qilishga urinildi.
Ushbu metodlarning sintezidan foydalanish orqali belgilarni tasniflash borasida holati
tahlil qilindi. Shu bilan birga, qaysi metodologiyalarning yanada rivojlantirilishi zarurligi
to‘g‘risida aniq tasvir yaratildi.
Natijalar.
Tadqiqotlar shuni ko‘rsatdiki, belgilarni tasniflash sohasida sun’iy neyron
tarmoqlaridan foydalanish juda tez rivojlanmoqda. Dastlabki natijalar shuni anglatadiki,
ResearchBib IF-2023: 11.01, ISSN: 3030-3753, Valume 1 Issue 9
ISSN: 3030-3753. VOLUME 1, ISSUE 2
1132
konvolyutsion neyron tarmoqlar (CNN) orqali tasvir va matnga oid belgilarni sezilarli darajada
yaxshi natijalar bilan tasniflash mumkin. Biroq, katta hajmdagi ma’lumotlar talab qilinishi va
hisoblash xarajatlarining yuqoriligi ushbu usulning asosiy kamchiliklari hisoblanadi.
Ushbu bo‘limda belgilarni tasniflash bo‘yicha olib borilgan empirik tajribalar natijalari,
shuningdek, ma’lum algoritmlarning samaradorligiga oid dalillar keltirilgan. Quyida ayrim asosiy
tajribalarning natijalari va ularning tahlili keltiriladi:
Konvolyutsion Neyron tarmoqlar (CNN) yondashuvi
:
Tajriba tavsifi
:
Belgilarni tasniflash uchun klassik CNN arxitekturalarining biri, masalan
LeNet yoki ResNet, sinovdan o‘tkazildi. Mashhur tasvir to‘plamlari, masalan, MNIST (oyoq
yozuvi raqamlari) va CIFAR-10 (kichik rangli tasvirlar) datalarida mashq qildirildi.
Natijalar: Tasvir to‘plamlariga nisbatan CNN yuqori aniqlik va tezlikka erishdi, xususan
MNIST datasi uchun 99% dan yuqori aniqlik kuzatildi. Bu natija konvolyutsion qatlamlarning har
xil tasvir xususiyatlarini o‘rganish imkoniyatidan kelib chiqadi.
Chuqur o‘rganish bilan Transformerlar
:
Tajriba tavsifi
:
Transformer arxitekturasidan, masalan, BERT yoki GPT modellaridan
foydalanib matn belgilarini tasniflash tajribasi o‘tkazildi. Bu modellar IMDB (film sharhlari) kabi
katta hajmli matn ma’lumotlar to‘plamlarida o‘qitildi.
Natijalar
:
BERT modelining film sharhlarini ijobiy yoki salbiy deb tasniflashdagi aniqligi
90% atrofida bo‘ldi. Transformers ko‘p kontekstni va tasviriy semantik ma’nolarni olishga
muvaffaq bo‘ldi.
Ma’lumotlar ko‘p tillikligi
:
Tajriba tavsifi
:
Ko‘p tillarda yozilgan belgilarni tasniflashda XLM-R modellaridan foyda
olinib, bir nechta yirik tillar to‘plamida o‘qitildi.
Natijalar
:
Modellar ishlab chiqqan ko‘p tillik tasniflovchilar har xil tillarda yuqori
samaradorligini namoyish eta oldi, ba’zi tillar uchun 92% dan yuqori aniqlik kuzatildi. Bu natija
ko‘p tildagi kontekstual belgilarni muvaffaqiyatli o‘rganish orqali amalga oshdi.
Kuchaytirish o‘rganishi yordamida belgilarni tasniflash
:
Tajriba tavsifi
:
Kuchaytirish o‘rganish texnikasi o‘yin va simulyatsiya muhitlaridagi
belgilar tasnifi uchun sinab ko‘rildi. Ushbu usul belgilarni dinamik muhitlarda tasniflash
imkoniyatini tekshirishga qaratildi.
Natijalar
:
Simulyatsiya muhitlarida, masalan, atrof-muhitdan kelayotgan belgilarni real
vaqt rejimida tasniflashning yuqori aniqligi (85% va undan yuqori) kuzatildi. Bu usulning
o‘rganish qobiliyati turli muhitlar uchun moslashuvchanlikni ta’minlaydi.
ResearchBib IF-2023: 11.01, ISSN: 3030-3753, Valume 1 Issue 9
ISSN: 3030-3753. VOLUME 1, ISSUE 2
1133
Ushbu tajribalar orqali tushunilgan asosiy trendlar va qoniqarli natijalar belgilarni
tasniflash uchun neural network tarmoqlar, ayniqsa chuqur o‘rganish yondashuvlari
samaradorligini ko‘rsatadi. Shuningdek, natijalar algoritm tanlovi, ma’lumotlar sifati va
kompyuter resurslaridan foydalanish asosida yaxshilab chora ko‘rilishini tavsiya qiladi.
Muhokama.
Belgilarni tasniflash sohasida olib borilgan tajribalar natijalari ushbu
jarayonning amalda samarali va murakkabligini ko‘rsatdi. Zamonaviy texnologiyalar, ayniqsa
chuqur o‘rganish va konvolyutsion neyron tarmoqlar (CNN) bilan ishlash, belgilarni aniqlash va
tasniflash vazifalarida sezilarli yutuqlarga erishmoqda. Biroq, ushbu yondashuvlar bilan bog‘liq
bir qator muhim nuqtalar ham mavjud:
Model murakkabligi va ma’lumotlar hajmi
: CNN va boshqa chuqur o‘rganish
modellarining yuqori samaradorligi ularning murakkablik darajasiga bog‘liq. Katta ma’lumotlar
to‘plamlari bilan ishlashda modellarning o‘rganish qobiliyati sezilarli darajada oshadi, ammo vaqt
va hisoblash resurslari sarfi ham katta bo‘ladi. Shu sababli, ma’lumot yig‘ish va ularni ishlov
berish jarayonlari mukammal tashkil etilishi lozim.
Kontekst va tillik muammolari
: Ko‘p tillilik va kontekstual tasniflash masalalari
murakkab bo‘lib, bu yerda transformator modellarining samaradorligi yuqori ekanligini ko‘radi.
Turli tillar va madaniy farqlardan kelib chiqadigan semantik xususiyatlarni muvaffaqiyatli
o‘rganish modellarning global qo‘llanilishini kafolatlashi mumkin. Biroq, ko‘p tillardagi
ma’lumotlar to‘plamlarini yig‘ish va ulardan samarali foydalana olish zarurati paydo bo‘ladi.
Avtonom muhitlar va kuchaytirish o‘rganishi
: Kuchaytirish o‘rganishi yordamida
dinamik muhitlarda belgilarni tasniflashda sezilarli yutuqlarga erishildi. Bu texnologiya real vaqt
rejimida qaror qabul qilish va moslashuvchanlikni oshirishga qaratilgan. Ammo, bu usulning
amaliy holatlarda qo‘llanishi uchun yanada keng ko‘lamli tadqiqotlar o‘tkazilishi talab etiladi.
Etik masalalar va shaffoflik
: Sun’iy intellekt va mashina o‘rganish modellarining
tasniflashdagi qarorlari shaffof bo‘lishi kerak. Tasniflash jarayonida noaniq yoki nohaq qarorlar
qabul qilinishini oldini olish maqsadida, modellarni shakllantirishda etik me’yorlarga rioya etilishi
muhimdir.
Xulosa.
Belgilarni tasniflash sohasida sun’iy intellekt va mashina o‘rganish
texnologiyalarining joriy qilinishi katta imkoniyatlarni ochib beradi, biroq hal qilinishi lozim
bo‘lgan muammolar ham mavjud. Ilmiy izlanishlar va dasturiy yechimlar ushbu sohani yana-da
rivojlantirishga yordam beradi. Kelajakda asosiy e’tiborni ma’lumotlar sifati va resurslardan
samarali foydalanishga qaratish lozim.
Ushbu maqola orqali belgilarni tasniflash sohasidagi hozirgi va kelajakdagi qiyinchiliklar
va imkoniyatlar haqida umumiy tasavvurga ega bo‘lish mumkin.
ResearchBib IF-2023: 11.01, ISSN: 3030-3753, Valume 1 Issue 9
ISSN: 3030-3753. VOLUME 1, ISSUE 2
1134
Belgilarni tasniflash sohasida zamonaviy yondashuvlar, jumladan, chuqur o‘rganish va
kuchaytirish o‘rganishi texnikalari bilan bog‘liq olib borilgan tadqiqotlar turli xil muammolarni
hal qilish va mavjud imkoniyatlarni aniqlash imkonini berdi. Ushbu usullarni yanada rivojlantirish
va tajribalarning kengko‘lamligi belgilarni yanada aniq tasniflashga yordam beradi.
Kelajak yo‘nalishlari:
Katta hajmdagi razorerlar va hisoblash infratuzilmasini optimallashtirish orqali modelning
samaradorligini yanada oshirish.
Etik masalalar, shaffoflik va ishonchlilikni ta’minlash uchun AI va ML modellarining
etiborga olinishi.
Ko‘p tilli va kontekstuallikli tasniflash tizimlaridagi tajribalarni kengaytirish uchun ko‘p
tilli, ko‘maklovchi va o‘zgaruvchan modellar bilan ishlash.
REFERENCES
1.
Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., et al. (2020).
"Language Models are Few-Shot
Learners." arXiv preprint arXiv:2005.14165.
2.
Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019).
"BERT: Pre-training of Deep
Bidirectional Transformers for Language Understanding." arXiv preprint arXiv:1810.04805.
3.
He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016).
"Deep Residual Learning for Image
Recognition." IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).
4.
Шердoр А., Шукруллoев Б.
Mнoгoфактoрный экoнomетрический анализ в рынoчнoй
экoнomикеmнoгoфактoрный экoнomетрический анализ в рынoчнoй экoнomике
//Science and Society. – 2024. – Т. 1. – №. 7. – С. 19-26.
5.
Bektosh Sh., Misliddin M.
Using Python in the analysis of econometric models
//Innovations in exact science. – 2024. – Т. 1. – №. 2. – С. 19-27.
