MALUMOTLAR BAZASINI SHAKLLANTIRISHDA TEHNALOGIYALAR PERSPEKTIVALARI
##semicolon##
Kalit so'zlar: Ma’lumotlar bazasi, relyatsion ma’lumotlar bazasi, NoSQL, ma’lumotlarni boshqarish tizimi, uch bosqichli arxitektura, ma’lumotlarni qayta ishlash, zamonaviy texnologiyalar.Abstrak
Annotatsiya
Mazkur maqolada ma’lumotlar bazasi va ularni boshqarish tizimlarining
zamonaviy arxitekturasi, ishlash prinsiplari va amaliy qo‘llanilish yo‘nalishlari
o‘rganilgan. Ma’lumotlar bazalari real dunyo obyektlarini avtomatlashtirilgan
boshqarishda, ma’lumotlarni saqlash, qayta ishlash va boshqarishda muhim o‘rin
tutadi. Maqolada relyatsion va NoSQL ma’lumotlar bazalarining farqlari, ularning
ishlash mexanizmlari, ma’lumotlarni tashkil qilish usullari hamda uch bosqichli
arxitektura tushunchasi atroflicha yoritilgan. Shuningdek, zamonaviy ma’lumotlar
bazasi texnologiyalarining 2021-yildagi rivojlanish tendensiyalari tahlil qilingan va
kelgusi qadamlar haqida fikrlar bildirilgan.
##submission.citations##
Foydalanilgan adabiyotlar:
1. Bishop, C. M. (2006). *Pattern Recognition and Machine Learning*. Springer. Bu
kitob mashina o'rganishining asosiy tushunchalari va metodologiyalarini, jumladan
Gauss funksiyasining turli qo'llanilishlarini taqdim etadi.
2. Murphy, K. P. (2012). *Machine Learning: A Probabilistic Perspective*. The MIT
Press. Gauss jarayonlari va bayesian yondashuvlar kabi mavzularni qamrab olgan,
mashina o'rganishiga bayesian nuqtai nazardan yondashuvni taqdim etadi.
3. Duda, R. O., Hart, P. E., & Stork, D. G. (2001). *Pattern Classification (2nd ed.)*.
John Wiley & Sons. Bu kitob, jumladan Gauss funksiyasidan foydalanish orqali
namunalarni tasniflashning turli usullarini muhokama qiladi.
4. Haykin, S. (2009). *Neural Networks and Learning Machines (3rd ed.)*. Pearson.
Sun'iy neyron tarmoqlar va o'rganish algoritmlarining keng ko'lamdagi
muhokamasi, Gauss funksiyasini o'z ichiga olgan holda.
5. James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). *An Introduction to
Statistical Learning: with Applications in R*. Springer. Statistik o'rganishning
asosiy tushunchalari va metodlari, jumladan, yadro asosidagi o'rganish metodlariga
kirish.
6. The MathWorks, Inc. (n.d.). MATLAB Documentation.
https://www.mathworks.com/help/matlab/ MATLAB dasturlash muhiti uchun rasmiy hujjatlar, jumladan signal ishlov berish va rasmni qayta ishlash bo'yicha
funksiyalar.
7. OpenCV. (n.d.). OpenCV Documentation. https://docs.opencv.org Açık kaynaklı
bilgisayarla görü görüş kitaplığı OpenCV uchun rasmiy hujjatlar, rasmni qayta
ishlash va ob'ekt tanib olish algoritmlari bo'yicha.
8. Nurmamatovich, T. I. (2024, April). BIR QATLAMLI PERCEPTRONNI O
‘QITISH. In " CANADA" INTERNATİONAL CONFERENCE ON
DEVELOPMENTS İN EDUCATİON, SCİENCESAND HUMANİTİES (Vol. 17, No.
1).
9. Nurmamatovich, T. I. (2024, April). SUN'IY NEYRONNING MATEMATIK
MODELI HAMDA FAOLLASHTIRISH FUNKTSIYALARI. In " USA"
INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND PRACTICAL CONFERENCE TOPICAL
ISSUES OF SCIENCE (Vol. 17, No. 1).
10. Nurmamatovich, T. I. (2024, April). SUNIY NEYRON TORLARINI ADAPTIV
KUCHAYTIRISH USULI. In " USA" INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND
PRACTICAL CONFERENCE TOPICAL ISSUES OF SCIENCE (Vol. 17, No. 1).
11. Nurmamatovich, T. I. (2024, April). SUNIY NEYRON TORLARINI ADAPTIV
KUCHAYTIRISH USULI. In " USA" INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND
PRACTICAL CONFERENCE TOPICAL ISSUES OF SCIENCE (Vol. 17, No. 1).
12. Tojimamatov, I. N., Olimov, A. F., Khaydarova, O. T., & Tojiboyev, M. M. (2023).
CREATING A DATA SCIENCE ROADMAP AND
ANALYSIS. PEDAGOGICAL SCIENCES AND TEACHING METHODS, 2(23),
242-250.
13. Тожимаматов, И. Н. (2023). ЗАДАЧИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА
ДАННЫХ. PEDAGOG, 6(4), 514-516.
14. Muqaddam, A., Shahzoda, A., Gulasal, T., & Isroil, T. (2023). NEYRON
TARMOQLARDAN FOYDALANIB TASVIRLARNI ANIQLASH
USULLARI. SUSTAINABILITY OF EDUCATION, SOCIO-ECONOMIC
SCIENCE THEORY, 1(8), 63-74.
15. Raximov, Q. O., Tojimamatov, I. N., & Xo, H. R. O. G. L. (2023). SUNIY
NЕYRON TARMOQLARNI UMUMIY TASNIFI. Scientific progress, 4(5), 99-
107.
16. Ortiqovich, Q. R., & Nurmamatovich, T. I. (2023). NEYRON TARMOQNI O
‘QITISH USULLARI VA ALGORITMLARI. Scientific Impulse, 1(10), 37-46.
17. Tojimamatov, I. N., Mamalatipov, O., Rahmatjonov, M., & Farhodjonov, S. (2023).
NEYRON TARMOQLAR. Наука и инновация, 1(1), 4-12.
18. 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.
19. Muqaddam, A., Shahzoda, A., Gulasal, T., & Isroil, T. (2023). NEYRON
TARMOQLARDAN FOYDALANIB TASVIRLARNI ANIQLASH
USULLARI. SUSTAINABILITY OF EDUCATION, SOCIO-ECONOMIC
SCIENCE THEORY, 1(8), 63-74.
20. Raximov, Q. O., Tojimamatov, I. N., & Xo, H. R. O. G. L. (2023). SUNIY
NЕYRON TARMOQLARNI UMUMIY TASNIFI. Scientific progress, 4(5), 99-
107.
21. Raxmatjonova, M. N., & Tojimamatov, I. N. (2023). BIZNESDA SUNIY
INTELEKT TEXNOLOGYALARI VA ULARNI AHAMIYATI. Лучшие
интеллектуальные исследования, 11(3), 46-52.
