ASSOTSIATIV QOIDALARNI IZLASH
##semicolon##
Kalit so’zlar: Assotsiativ qoidalar, ma’lumotlar tahlili, Apriori algoritmi, FP- Growth algoritmi, Eclat algoritmi, savdo savatchasi tahlili, parallel hisoblash, Apache Hadoop, Apache Spark, marketing tahlili, tibbiy diagnostika, firibgarlikni aniqlash, chuqur o‘rganish, sun’iy intellekt, bulutli hisoblash, ma’lumotlar bazasi tahlili, qaror qabul qilish tizimlari.Abstrak
Annotatsiya
Assotsiativ qoidalar katta hajmdagi ma’lumotlar bazasida yashirin
qonuniyatlarni aniqlash va ushbu bog‘lanishlardan foydali xulosalar chiqarish
imkonini beradi. Bu texnologiya turli sohalarda, jumladan chakana savdo, tibbiyot,
marketing va moliyaviy tahlil sohalarida, qaror qabul qilish jarayonlarini
optimallashtirish uchun keng qo‘llaniladi. Maqolada assotsiativ qoidalarni aniqlashda
qo‘llaniladigan asosiy algoritmlar – Apriori, FP-Growth va Eclat algoritmlari – haqida
batafsil ma’lumot berilgan. Har bir algoritmning ishlash mexanizmi, afzalliklari va
cheklovlari ko‘rib chiqilgan. Ushbu algoritmlar ma’lumotlar ichidagi elementlar
orasidagi bog‘lanishlarni samarali tarzda aniqlash uchun mo‘ljallangan. Shuningdek,
katta hajmdagi ma’lumotlar bilan ishlashda duch kelinadigan asosiy qiyinchiliklar,
jumladan ma’lumot hajmi, dinamik o‘zgarishlar va hisoblash resurslarining
cheklanganligi kabi muammolar tahlil qilingan. Bu muammolarni hal qilish uchun
Apache Hadoop va Apache Spark kabi parallel hisoblash texnologiyalari,
optimallashtirilgan algoritmlar va bulutli hisoblash imkoniyatlari taklif etilgan.
Assotsiativ qoidalarning amaliy qo‘llanilishi haqidagi misollar ham maqolada
keltirilgan. Masalan, chakana savdoda xarid savatchasini tahlil qilish orqali
xaridorlarning xarid qilish odatlarini o‘rganish va mos mahsulotlarni birga tavsiya
qilish, tibbiyotda simptomlar o‘rtasidagi bog‘lanishlarni aniqlash orqali kasalliklarni
aniqlash jarayonini yaxshilash va marketingda mijozlarning xulq-atvori asosida
moslashtirilgan reklama kampaniyalarini ishlab chiqish. Moliyaviy tahlilda esa
firibgarlik holatlarini aniqlash bo‘yicha samarali usullar yoritilgan. Maqolada
assotsiativ qoidalarni real hayotda qo‘llashning aniq misollari tahlil qilingan. Masalan,
xaridorlar sut va non kabi mahsulotlarni birga xarid qilishga moyil ekanligini aniqlash
va ushbu ma’lumotni savdo strategiyasini takomillashtirishda qo‘llash. Keltirilgan
amaliy tahlil orqali ushbu texnologiyaning foydalari yaqqol namoyon bo‘ladi. Maqola
assotsiativ qoidalarni izlashning nazariy va amaliy jihatlarini yoritib, Big Data sohasida
ushbu usulning ahamiyatini ko‘rsatadi. Kelgusida ushbu usulni chuqur o‘rganish
algoritmlari, sun’iy intellekt va parallel hisoblash texnologiyalari bilan birlashtirish orqali samaradorligini yanada oshirish imkoniyatlari ko‘rib chiqiladi. Mazkur maqola
ma’lumotlarni samarali tahlil qilish va ulardan foydali xulosalar chiqarish uchun
muhim ilmiy va amaliy asos bo‘lib xizmat qiladi.
##submission.citations##
1. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). "Deep Learning." MIT Press.
Bu kitob chuqur o'rganish (deep learning) va sun'iy neyron tarmoqlarining asosiy
tushunchalarini batafsil yoritadi.
2. Russell, S., & Norvig, P. (2016). "Artificial Intelligence: A Modern Approach."
Pearson. Sun'iy intellektning keng qamrovli asoslarini taqdim etuvchi, sohaning eng
mashhur darsliklaridan biri.
3. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). "Deep learning." Nature, 521(7553),
436-444. Chuqur o'rganish sohasidagi asosiy tadqiqotlardan biri, bu soha qanday
qilib kompyuterlar yordamida o'rganishni tubdan o'zgartirganini tushuntiradi.
4. Bishop, C. M. (2006). "Pattern Recognition and Machine Learning." Springer.
Mashinani o'rganish algoritmlari va ularning qo'llanilishi haqida chuqur bilimlar
beruvchi asar.
5. Murphy, K. P. (2012). "Machine Learning: A Probabilistic Perspective." The MIT
Press. Mashinani o'rganishning ehtimoliy yondashuvlari va statistik modellash
haqida qo'llanma.
6. Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). "The Elements of Statistical
Learning: Data Mining, Inference, and Prediction." Springer. Statistik o'rganishning
asosiy elementlari va ilmiy tadqiqotlar uchun muhim bir manba.
7. Schmidhuber, J. (2015). "Deep learning in neural networks: An overview." Neural
Networks, 61, 85-117. Sun'iy neyron tarmoqlari va chuqur o'rganishning rivojlanish
tarixi va asosiy yutuqlari haqida sharh.
8. Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). "Imagenet classification with
deep convolutional neural networks." Advances in neural information processing
systems. Convolutional neyron tarmoqlari yordamida tasvirni sinflandirishda
erishilgan yutuqlar.
9. Sutskever, I., Vinyals, O., & Le, Q. V. (2014). "Sequence to sequence learning with
neural networks." Advances in neural information processing systems. Ketma-ket
ma'lumotlarni o'rganishda neyron tarmoqlaridan foydalanish.
10. Silver, D., Huang, A., Maddison, C. J., Guez, A., Sifre, L., van den Driessche, G.,
... & Hassabis, D. (2016). "Mastering the game of Go with deep neural networks
and tree search." Nature, 529(7587), 484-489. Sun'iy intellektning o'yinlardagi
qo'llanilishi va muvaffaqiyatlari haqida tahlil.
11. 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).
12. 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).
13. Nurmamatovich, T. I. (2024). XEBB O’QITISH QOIDASI. " GERMANY"
MODERN SCIENTIFIC RESEARCH: ACHIEVEMENTS, INNOVATIONS
AND DEVELOPMENT PROSPECTS, 17(1).
14. Nurmamatovich, T. I., & Azizjon o’g, N. A. Z. (2024). Neural network clustering
methods. American Journal of Open University Education, 1(1), 16-18.
15. Nurmamatovich, T. I., & Azizjon o’g, N. A. Z. (2024). The SQL server language
and its structure. American Journal of Open University Education, 1(1), 11-15.
16. Ortiqovich, Q. R., & Nurmamatovich, T. I. (2023). NEYRON TARMOQNI O
‘QITISH USULLARI VA ALGORITMLARI. Scientific Impulse, 1(10), 37-46.
17. Nurmamatovich, T. I., & Nabiyev, A. (2024). KUCHAYTIRISH USULLARI VA
FILTERLASH HISOBIDAN KUCHAYTIRISH. " RUSSIAN"
ИННОВАЦИОННЫЕ ПОДХОДЫ В СОВРЕМЕННОЙ НАУКЕ, 17(1).
18. Nurmamatovich, T. I., & Nabiyev, A. (2024). KUCHAYTIRISH USULLARI VA
FILTERLASH HISOBIDAN KUCHAYTIRISH. " RUSSIAN"
ИННОВАЦИОННЫЕ ПОДХОДЫ В СОВРЕМЕННОЙ НАУКЕ, 17(1).
19. Tojimamatov, I., & Doniyorbek, A. (2023). KATTA HAJMLI MA’LUMOTLAR
AFZALLIKLARI VA KAMCHILIKLARI. ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И
ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ, 18(6), 66-70.
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.
