13 maʼlumotlarni intellektual tahlillashning klassik modellarini tahlil qilish

---

` 
13 
 
 
 
MAʼLUMOTLARNI INTELLEKTUAL TAHLILLASHNING KLASSIK 
MODELLARINI TAHLIL QILISH 
 
N.A.Egamberdiyev 
 
(Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU dotsenti)
 
M.R.Berdiyev
(Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU talabasi) 
S.U.Akbarov
(Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU talabasi)
https://doi.org/10.5281/zenodo.8054789
Annotatsiya: 
Mazkur maqolada maʼlumotlarni intellektual tahlillashning klassik modellarini 
tahlil qilish qarab chiqilgan. Ma’lumotlarni intellektual tahlil qilish masalasining umumiy 
qo‘yiilishi keltirib o‘tilgan va yechish uchun mavjud bo‘lgan usullar tahlil qilingan. Shu bilan 
bir qatorda xozirda eng ko‘p foydalaniladigan intellektual tahlillash algoritmlari keltirib 
o‘tilgan. 
Kalit so‘zlar:
neyron tarmoq, CNN, LSTM, noravshan to‘plam, noravshan mantiq, genetik 
algoritm, evolyutsion algoritmlar. 
Intellektual tahlillashning klassik modellarini tahlil qilish uchun bir nechta asosiy usullar 
mavjud. Bu usullar, maʼlumotlarni tahlil qilish va taʼriflashda izlanayotgan tartibning 
taʼriflashini oʻrganish, maʼlumotlar orasidagi bogʻlanishlarni aniqlash va tahlil qilish, oʻqish va 
yozish amaliyotlarida matnning aniq elementlarini aniqlash va ana shu elementlar orqali 
maʼlumotlarni tahlil qilishdir [1-3]. 
Quyidagi modellar klassik intellektual tahlillash usullariga misol bo‘ladi. 
Tahlillash: bu model maʼlumotlarni tahlil qilib belgilangan tartibda qayta tiklash va taʼriflashni 
oʻrganishni oʻz ichiga oladi [6]. Maʼlumotlar oʻqilgan va tahlil qilingan boʻlsa, ana shunday 
maʼlumotlarni tahlillash uchun qayta ishlanadi. 
Statistik tahlil: bu model maʼlumotlarni matematik statistika yordamida tahlil qilishni oʻz 
ichiga oladi. Bu usulda maʼlumotlar oʻrtacha, dispersiya, korrelyatsiya kabi statistik 
maʼlumotlardan foydalaniladi [9-10]. 
Mantiqiy tahlil: bu model maʼlumotlar orasidagi mantiqiy bogʻlanishlarni aniqlash va tahlil 
qilishga asoslangan. Bu tahlil usulida mantiqiy ifodalar, tasavvurlar va taʼlimotlar oʻrganiladi. 
Diskursiv tahlil: bu model matndagi qism elementlarni, masalan, gaplar, misollar, tahminlar va 
salbiy isbotlar oʻrnini tahlil qilishga yoʻnaltirilgan. Ushbu model matndagi muloqotlar va 
mavzularga qarab maʼlumotlarni qayta tiklashni oʻrganadi. 
Sentiment tahlili: bu model matndagi musbat, manfiy yoki netral belgilarni aniqlashga 
yoʻnaltirilgan. Ushbu tahlil usulida maʼlumotlar oʻzgartirilmaydigan texnik va statistik 
algoritmlardan foydalaniladi. 
Zamonaviy neyron tarmoqlar: bu model maʼlumotlarni tahlil qilishda neyron tarmoqlardan 
foydalanadi. Tahlil jarayonida maʼlumotlar oʻrganiladi, tasniflanadi va aniqlanadi [7]. Misol 
uchun, CNN va LSTM kabi usullardan foydalaniladi. 
Maʼlumotlar intellektual tahlili: bu model maʼlumotlar oqimini va boshqarishni 
avtomatlashtirishga yoʻnaltirilgan [4,5,8]. Bu usul maʼlumotlar orasida patternlarni, qoidalar 
va korrelyatsiyani aniqlashga hamda qaror qabul qilishga yordam beradi. 
Tashqi tahlil: bu model maʼlumotlarni tahlil qilishda tashqi manbalar, statistik maʼlumotlar, 

---

`