Katta malumotlarni qayta ishlash texnologiyalari

7 Xulosa
Mashinani o'rganish katta ma'lumotlar bilan bog'liq muammolarni hal qilish va katta 
ma'lumotlardan yashirin naqshlar, ma'lumotlar va bilimlarning bir qismini ochish uchun 
juda muhim, bu qobiliyatni fundamental biznes etakchiligi va mantiqiy tergov uchun 
haqiqiy rag'batga aylantirish uchun. Ushbu tadqiqot katta ma'lumotlarni qayta ishlashda 
mashinani o'rganish texnikasining rolini ko'rsatdi. U katta ma'lumotlarning umumiy 
ko'rinishini, shuningdek, mashinani o'rganish algoritmlari va usullarini taqdim etdi. 
Shuningdek, turli sohalarda mashinani o'rganish usullaridan foydalangan holda katta 
ma'lumotlarni qayta ishlash bo'yicha tegishli ishlar muhokama qilindi. Va nihoyat, u katta 
ma'lumotlarni qayta ishlash maqsadida mashinani o'rganishdan foydalanish bilan bog'liq 
muammolar va muammolarni muhokama qildi.
 
Adabiyotlar
1.
Mamasidiqova, I., Husanova, O., Madaminova, A., & Tojimamatov, I. (2023). DATA 
MINING TEXNALOGIYALARI METODLARI VA BOSQICHLARI HAMDA 
DATA SCIENCE JARAYONLAR. 
Центральноазиатский журнал образования и 
инноваций
, 
2
(3 Part 2), 18-21. 
2.
Tojimamatov, I. N., Mamalatipov, O. M., & Karimova, N. A. (2022). SUN’IY 

---

NEYRON TARMOQLARINI O ‘QITISH USULLARI. 
Oriental renaissance: 
Innovative, educational, natural and social sciences
, 
2
(12), 191-203. 
3.
Nurmamatovich, T. I. (2021). RAQAMLI IQTISODIYOTNING GLOBALLASHUV 
JARAYONIDA IQTISOD TARMOQLARIDA QO’LLANILISHINING ASOSIY 
YO’NALISHLARI. 
Н34 Наука и инновации в XXI веке: Материалы 
Международной
, 291. 
4.
Tuychievich, B. M., & Nurmamatovich, T. I. (2021). ЖАМИЯТДА РАҚАМЛИ 
ИҚТИСОДИЁТ. 
Н34 Наука и инновации в XXI веке: Материалы 
Международной
, 
189. 
5.
Kizi, A. Z. I., & Nurmamatovich, T. I. (2021). ZAMONAVIY DASTURLASH 
FANINI O’QITISHDA PYTHON DASTURLASH VOSITALARI YORDAMIDA 
AMALIY DASTURLAR YARATISHNING AHAMIYATI. 
Н34 Наука и инновации в 
XXI веке: Материалы Международной
, 264. 
6.
Tojimamatov, I. N., Mamalatipov, O. M., & Karimova, N. A. (2022). SUN’IY 
NEYRON TARMOQLARINI O ‘QITISH USULLARI. 
7.
Usmonov, B., Rakhimov, Q., & Akhmedov, A. (2023, March). The problem of 
takeoff and landing of a hereditarily deformable aircraft in a turbulent atmosphere. In AIP 
Conference Proceedings (Vol. 2612, No. 1, p. 060015). AIP Publishing LLC. 8.
Усмонов, Б. Ш., & Рахимов, К. О. (2020). Построение математической модели в 
прямой и вариационной постановке задачи изгибно-крутильного колебания 
наследственно-деформируемого крыла самолета. Проблемы вычислительной и 
прикладной математики, (5), 108-119. 
9.
УСМОНОВ, Б., & РАХИМОВ, К. ПРОБЛЕМЫ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ И 
ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ. ПРОБЛЕМЫ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ И 
ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ Учредители: Научно-инновационный центр 
информационно-коммуникационных технологий, (4), 50-59. 

---

10.
Usmonov, B., & Rakhimov, Q. (2019). Vibration analysis of airfoil on hereditary 
deformable suspensions. In E3S Web of Conferences (Vol. 97, p. 06006). EDP Sciences. 
11.
L. Rao, “TechCrunch is part of the yahoo family of brands,” Techcrunch.com, 
2010. [Online]. Available:
12.
https://techcrunch.com/2010/09/17/twitter-seeing-6-billion-api-calls-per-day-
70kper-second/ ( Accessed : 12 December 2021).
13.
S. Mittal and O. Sangwan, “Big data analytics using machine learning techniques,” 
in 9th Int. Conf. on Cloud Computing, Data Science & Engineering (Confluence), Amity 
University, India, 2019.
14.
R. Bhatnagar, A. Hassanien, M. Tolba, M. Elhoseny and M. Mostafa, “Machine 
learning and big data processing: A technological perspective and review,” The 
International Conference on Advanced Machine Learning Technologies and 
Applications, Advances in Intelligent Systems and Computing, Springer, Cham, vol. 723, 
pp. 468–478, 2018.
15.
J. Qiu, Q. Wu, G. Ding, Y. Xu and S. Feng, “A survey of machine learning for big 
data processing,”Journal on Advances in Signal Processing, vol. 2016, no. 1, pp. 1–16, 
2016.
16.
S.SinghandU.Jaiswal,“Machinelearningforbigdata:Anewperspective,”Internationa
lJ ournalofApplied Engineering Research, ISSN 0973–4562, vol. 13, no. 5, pp. 2753– 
2762, 2018.