Machine Learning Lab.

Ushbu videoda esa Engineering fakulteti talabalari o’z qo’llari bilan to’liq yig’gan mini avtomobilni ko’rishingiz mumkin! Test qilishda esa ixtiyoriy ko’ngillilar qatnashayapti adashmayotgan bo’lsam 😊. Bizning vatanimizdagi universitetlar ham talabalarga shunday amaliy ishlarni berishi kerak va moliyalashtirishi kerak fikrimcha. Balki shundaydur, lekin men ko’rmaganman! @machine_learning_lab

#self_driving_car Universitetimizda (Inha University (Korea)) kichik ko’rgazma bo’layapti! Sizlarga Engineer fakultetining o’zi yurar avtomobillar (self driving cars) loyihasi haqida ko’rsatmoqchiman! Model: Hyundai Ionic 5 @machine_learning_lab

​​#object_detection #yolov5 #yolov8 YOLOv5 vs YOLOv8 Yuqorida Tomato detection loyihasi uchun YOLOv5 modelini ishlatganimda kuzatuvchilarimizdan yaxshi va o'rinli savol tushdi. Nimaga aynan YOLOv5? YOLOv8 emas? Chunki YOLOv8 oxirgi chiqqan versiyasiku!? Javobimiz "YOLOv5 tezroq va yengilroq" bo'lgan edi. Ushbu javobimizga dalil o'laroq kichkina bir yana tajriba o'tkazib ko'rdik. Yani bir xil ma'lumotlar toplami, kiruvchi qiymatlar o'lchami bir xil, epochs va batch size bir xil va bitta komputerda tajriba o'tkazildi. Natijani quyidagi rasmda taqqoslashingiz mumkin. Modelni train qilishda YOLOv5 bir necha barobarga tezroq. Aniqlik darajalari deyarli farq qilmaydi. Test qilishda ham YOLOv5 sezilarli darajada tezroq. Aytgancha YOLO modelini ishlatilish qurilmalariga qarab bir necha turi mavjud. Bular: YOLOv5s - (small) eng kichkina network arxitekturaga ega, o'qitish ancha osonroq va juda tez turi. YOLOv5m - (medium) o'rtacha kattalikdagi network arxitekturaga ega, modelni o'qitish oson va yengil. Eng ko'p ishlatiladigan turi. YOLOv5l - (large) katta network arxitekturaga ega, modelni o'qitish nisbatan qiyin va og'irroq. Aniqligi yuqoriroq, asosan kichik o'lchamdagi jismlarni aniqlashda bu turiga murojat qilinadi. YOLOv5x - (extra large) juda katta network arxitekturaga ega, modelni o'qitish juda qiyin va og'ir. Aniqlik sezilarli darajada yuqori. Eng sekin ishlaydigan turi. YOLOv5n - (narrow) juda kichik network arxitekturaga ega, u asosan telefonlar yoki gajetlar uchun moslashtirilgan model hisoblanadi. Bu turlari YOLOv8 da ham mavjud. @machine_learning_lab

Data Engineer, Data Science va ML Engineerlar orasidagi farq! Data engineer, Data science va ML engineerlari orasidagi farq haqidagi savolga juda ham ko'p duch kelamiz. Ba'zan ularni bir so'z bilan tushuntirib ajratib bo'lmaydi. Yuqoridagi rasmda juda chiroyli tarzda ularni qiladigan ishlariga qarab o'zaro ajratib ko'rsatilgan. Siz qay biridasiz? ML Engineer > 👍 Data Science > 👌 Data Engineer > ✊ Hech qaysisi > 👎 👉 @machine_learning_lab

Ming yillarkim, bulbul kalomi O'zgarmaydi, yaxlit hamisha. Ammo sho'rlik to'tining holi O'zgalarga taqlid hamisha. Ona tilim, sen borsan, shaksiz Bulbul kuyin she'rga solaman. Sen yo'qolgan kuning, shubhasiz, Men ham to'ti bo'lib qolaman. ( Abdulla Oripov ) Qadrli yurtdoshlar! Ona tilimiz bayrami barchaga muborak bo’lsin! @machine_learning_lab

#object_detection YOLOv5 vs YOLOv8 Kichik bir tajriba o'tkazib ko'rdik. Unda YOLO (You Only Look Once) object detection modelining 5 va 8 versiyasi o'zaro taqqoslandi. Hozircha tasvirdagi aniqlik sifatini solishtirib ko'rilishi mumkin. Keyinroq batafsil ilmiy tahlil bilan chuqurroq taqqoslaymiz. Sizningcha qaysi biri yaxshiroq oldindan fikringizni bildiring! 👇👇👇 @machine_learning_lab

Xurmatli ML engineerlari! Youtubdagi sahifamizda ML darslari deb nomlangan video darslarimizning navbardagisi chiqdi! Ushbu video darsda Linear Regression modelini ko'p xususiyatli ma'lumotlar to'plami uchun qanday ishlashi ko'rib chiqildi. Regression masalalarini ikki xil usul bilan yechish nazariy hamda amaliy misol bilan ko'rsatib o'tildi. Bu usullar Gradient Descent hamda Normal Tenglama usullari. https://youtu.be/B6-ARI3WfFg @machine_learning_lab

#reading_book #ML Koreadagi universitetlarda tahsil oladigan magistratura va phd bosqichi talabalari asosan laboratoriyalarda ilmiy izlanish olib boradilar! Buni juda zo’r tarafi borki ilmiy izlanish uchun kerak bo’ladigan barcha narsalar to’liq laboratoriya hisobidan qoplab beriladi! O’tgan haftada ilmiy rahbarim so’rab qoldi: agar biror kitob kerak bo’lsa ayt deb! Menga bu “moydek” yoqib tushdi va yuqorida rasmdagi kitobni aytdim! Bugun tushlikdan kelsam stolim ustida aytgan kitobim turibdi. Qoyil! Biz qachon rivojlanamiz qachonki ilmga mana shunday yondashuv va moddiy qo’llab quvvatlov bo’lsa! Boshqa yo’l bilan imkonsiz! Narxi: 131k won edi taxminan 100$ @machine_learning_lab

#loyiha, #tomato_detection Avval aytib o'tkanimizday bugungi kunda issiqxonadagi pomidor hosilini aniqlash, sanash va classlarga ajratish ustida ish olib bormoqdamiz. Birinchi tajribalar natijalari bilan sizlarni bohabar qilmoqchiman (yuqoridagi rasmlar). Bu loyihani bajarish uchun quyidagi jarayonlardan o'tdik (qisqa qilib yozamiz) : - Dataset tayyorlash yani rasmlar to'plash (Data collection) - Rasmlarni annotatsiyalash (LabelImg yordamida) - Datasetni 8:1:1 nisbatda train/validation/test bo'lib olindi - Train data uchun Data Augmentation methodi qo'llanildi - Yolov5 object detection modelidan foydalanib pomidor hosili aniqlandi - Aniqlangan hosil uchun (RoI) Image Processing Technique dan foydalanib 3 xil yashil, pushti va qizil kategoriyalarga ajratildi and sanaldi. Hozirda loyihamizda yetarlicha kamchiliklar bor masalan rasmdagi hamma hosillar ham aniqlanmayapti yani model accuracy yetarlicha emas, keyingisi kategoriyalarga ajratishda yorug'lik darajasi o'zini salbiy ta'sirini ko'rsatmoqda. P.s: Agar tushunmagan joyingiz yoki sizni qiziqtirgan savollaringiz bo'lsa 👇👇👇yozib qoldiring imkon qadar javob beramiz! @machine_learning_lab

#loyiha, #tomato_detection Birinchi tajribalar natijalari bilan sizlarni bohabar qilmoqchiman (yuqoridagi rasmlar). @machine_learning_lab

​​Kurzveyl bashorati! Rey Kurzveyl, Google kompaniyasida muhandislik bo'limi boshlig'i, aniq bashorat qilish bo'yicha yuqori natijalarga erishgan taniqli futurist. 1990-yillardan beri o'zining 147 ta bashoratidan Kurzweil 86 foiz aniq chiqqan. Texasning Ostin shahrida bo'lib o'tgan SXSW konferentsiyasida Kurzveyl yana bir bashorat qildi: texnologik o'ziga hoslik keyingi 30 yil ichida sodir bo'ladi. U bergan intervyusida shunday deydi: 2029 yil men bashorat qilgan izchil sana, AI ushbu sanada haqiqiy Tyuring testidan o'tadi va inson aql darajasiga erishadi. Men "O'ziga hoslik" (Singularity) uchun 2045 yilni belgilab qo'ydim, ya'ni o'zimiz yaratgan suniy ong bilan birlashish orqali aqliy faoliyatimizning samaradorligini milliard martagacha oshirishimiz mumkin. Uning fikricha AI ni bu darajada rivojlanib ketishi faqat va faqat insoniyat uchun yaxshi va foydali hech qanday qo'rqinchli xavf yo'q. Ammo bir qator mashxurlar va olimlar jumladan Elon Musk, Bill Gates, G. Hinton lar esa kelajakdagi AI dan odamlarga bo'lishi mumkin bo'lgan xavfdan xavotirda. Sizning fikringiz qanday? 👇👇👇 @machine_learning_lab

Python dasturlash mahoratingizni oshirib boring! Bundan bir necha postlar oldin dasturlash tilida ishlash mahoratingizni oshirishingiz uchun HackerRank platformasini taklif qilgan edim. Chunki o'sha vaqtda o'zim ham endi dasturlash tilidagi (Pyhton) mahoratimni sinash va oshirish uchun harakat boshlagan edim. Natija yuqoridagi rasmda. Xulosa. Boshlang'inch dasturlash asoslarini o'rganish va mahoratni oshirish uchun yaxshi platforma ekan. Mashqlarni bajargandan keyin maxsus imtixonlaridan o'tib sertifikatini ham olsangiz bo'ladi. LeetCode navbatdagi nishon Insha Alloh. LeetCode ancha professianalroq. @machine_learning_lab

​​Barcha Ustoz va Murabbiylarimizni 1-oktabr “Ustoz va murabbiylar kuni” bilan chin qalbimizdan muborakbod etamiz! Yoshlarimizga mashaqqat ila ta’lim tarbiya berishda hech qachon charchamanglar! Alloh o’zi kuch quvvat bersin! Biz sizlarni yaxshi ko’ramiz va hurmat qilamiz! Xurmat bilan @machine_learning_lab

#ilm_fan_klubi #ilm_fan_klubi_podkast #2 🕐Suhbat: 30-sentyabr, soat 21:00 KST Mavzu: Sun'iy intellektning amaliyotga tadbiqi! 👤 Spiker: Oybek Eraliyev • Ish joyi: Universitet laboratoriyasi (Advanced Vehicle Design and Control Lab. (AVDC Lab.)) | AI Researcher — Farg'ona Politexnika instituti, Electrical Engineering| Bachelor of Science — Farg'ona Politexnika instituti, Electrical Engineering | Master of Science — Inha universiteti, Future Vehicle Engineering | Ph.D • Tadqiqot ishi mavzusi (Research topic): Next-Generation Smart Greenhouse: Integrating Deep Learning, IoT, Web Monitoring, and Autonomous System. Moderator: Mirzobek Malikov - “Ilm-fan klubi” loyihasi muallifi Spikerga savollaringiz bo’lsa, izohlarda qoldiring👇🏻 Instagram | Telegram | YouTube | Facebook

Raqamli Iqtisodiyot Tadqiqotlari Markazi tomonidan mamlakatimizning IT mehnat bozori juda chiroyli tarzda tahlil qilinibdi. Agar e'tibor bergan bo'lsangiz tahlil qilingan kasblar orasida AI muhandisligi keltirilmagan. Vaholanki dunyo bozorida AI mutaxasislari eng yuqori maosh oluvchilar qatoriga kiradi. Bu tahlildan nimani xulosa qilish mumkin? Demak O'zbekiston bozori AI mutaxasisligi nuqtai nazaridan juda bo'sh. Bu degani "Otni qamchilash kerak" degani 😊. P.s: Ehtimol AI mutahasislarini inobatga olib Dasturchi mutahasisligiga qo'shgan bo'lishlari mumkin. Lekin AI mutahasisligi uchun faqatgina dasturlash ko'nikmalarini o'zi yetarli emas albatda. 👉@machine_learning_lab

IT sohasida 20-50 mln so’m oylik to’laydigan bo’sh ish o’rinlari anchagina ekanligini Raqamli Iqtisodiyot Tadqiqotlari Markazi tomonidan amalga oshirilgan IT mehnat bozori tahlilida ko’rsangiz bo’ladi Vakansiyalarni ushbu saytlardan ko’rib, onlayn ariza yuboring: https://hh.uz https://ishkop.uz https://it-market.uz/job/ www.olx.uz/rabota/it-telekom-kompyutery/ https://t.me/fintech_jobs Agar ko’rsatilgan talablarga yetarli malakaga ega bo’lishga harakat qilib o’qimoqchi bo’lsangiz, unda marhamat: https://www.education.it-park.uz/ https://uzbekcoders.uz/

#IT_Certificate 🎓 Xalqaro IT-sertifikatiga ega bo'lib, unga sarflangan xarajatlarning 50% gacha qismini qaytarib olishni xohlaysizmi? Unda bu dastur aynan siz uchun! ✅ Dasturdan foydalanish uchun 14 yoshdan 31 yoshgacha boʻlgan Oʻzbekiston Respublikasi fuqarosi boʻlishingiz, www.my.gov.uz portalida onlayn ariza toʻldirishingiz va kerakli hujjatlarni ilova qilishingiz lozim. 💻 Qoplab beriladigan xalqaro IT-sertifikatlari roʻyxati bilan it-istedod.uz saytida tanishishingiz mumkin. ☎️ +998712091199 _________ 🎓 Хотите получить международный IT-сертификат и вернуть до 50% потраченных на него денег? Тогда эта программа для вас! ✅ Чтобы стать участником программы, вы должны быть гражданином Узбекистана в возрасте от 14 до 31 года, заполнить онлайн-заявку на портале my.gov.uz и прикрепить необходимые документы. 💻 Перечень международных IT-сертификатов, участие в которых может быть компенсировано, можно посмотреть на сайте it-istedod.uz. ☎️ +998712091199 Telegram | Instagram | Facebook | Youtube

Fotolavhalar yuqoridagi AgriTech4Uzbekistan Innovation Challenges tadbiridan. @machine_learning_lab

Yakun! Agritech4Uzbekistan Innovation Challenge 13-15 sentabr kunlari bo'lib o'tgan Startup lar tanlovida bizning jamoa ham Alloh qodir qilganicha qatnashib keldik. Bu bosqichda saralangan 22 eng yaxshi innavatsion g'oyalardan 10 tasi tanlab olindi. Va bu tanlangan loyihalar investorlar tomonidan $ 30 ming miqdorigacha moliyalashtiriladi. Bizning innavatsion g'ayamiz yakuniy 10 likka kiritilmadi. Keyingi bosqichga o'tganlarni chin qalbimizdan tabriklaymiz. Munosiblar tanlab olindi. Tashkilotchilarning barchasiga rahmat aytamiz kutib olish mehmondorchilik, kuzatib qo'yish, wow 👍. (Just Respect) Ushbu tadbirdan juda ham ko'plab xulosalar oldik, do'stlar ortirdik, yangi g'oyalar va oldimizga yanada ulkan marralar qo'ydik. Ushbu marralarga yetishda Allohim o'zi barchamizni qo'llab quvvatlasin. P.s: Keyinroq Foto lavhalar bilan ulashaman nasb qilsa. @machine_learning_lab

#Startup AgriTech4Uzbekistan Innovation Challenge Yuqorida e'lon qilingan AgriTech4Uzbekistan Innovation Challenge keyingi bosqichga o'tgan Innovation Teams larni e'lon qildi. Bizni logo ham ular qatorida Alhamdulillah! 👉@machine_learning_lab