Machine Learning Lab.

AI bo'yicha bepul video darslar va kitoblar! AI hozirda juda katta diapazonga ega va uni o'rganish uchun turli joylarga va turli manbalarga murojat qilish kerak. Ammo shu manbalar hammasi bir joyda bo'lsachi?! Bu bizga 'moydek' yoqadi albatda. Quyidagi link orqali AI bo'yicha Chiziqli Algebra dan tortib murakkab Generative AI gacha bo'lgan sohalarga tegishli manbalar, kitoblar va video darslarni topishingiz mumkin. Link: https://github.com/SkalskiP/courses P.s: Albatda bu postni AIga qiziquvchi yaqinlaringizga ulashing. Albatda bunda sizga bir hikmat bor. @machine_learning_lab

​​Microsoft kompaniyasidan yangi yurish! Ushbu postda OpenAI DevDay konferensiyasida bir nechta yangi xizmatlarni ko'plab IT mutaxasislari uchun taklif qilgan edi. Konferensiyada ushbu servislarni tanishtirgan inson Sam Altman OpenAI COE edi. Ushbu konferensiyada Sam Microsoft bilan keng ko'lamli hamkorlikni yo'lga qo'yishayotganini aytgan edi. Nimaga 'edi'? Sababi o'tgan haftada (17-noyabr) Sam Altman OpenAI dan ketgani haqida xabar chiqdi. Bugun esa Satya Nadella (Microsoft COE) Sam Altman ni Microsoftning yangi AI research jamoasi a'zosi bo'lganligi haqida o'zining twitterdagi sahifasida e'lon qildi. Xulosa: Yaxshi engineerlar ko'chada qolmaydi aksincha talash bo'ladi. *COE:* Chief Executive Officer - boshqaruvchi direktor. Rasmda chap tarafda Sam o'ngda Satya @machine_learning_lab

Ushbu challenge ga web developerlar ham mobile developerlar ham va software engineerlar ham qatnashsa bo’ladi! Taklif qilayotgan g’oyangiz yuqoridagi e’londa aytilgan Asosiy yo’nalishlarga mos kelsa bo’ldi! Zo’r imkoniyat, ko’p narsa o’rgansa bo’ladi! @machine_learning_lab

Uzbekistan for the Hack4DigitalVillages Innovation Challenge. Hurmatli engineerlar!!! IT Park Uzbekistan, FAO hamda OSCE hamkorlikda Uzbekistan for the Hack4DigitalVillages Innovation Challenge ni e’lon qildi! Siz kabi yosh izlanuvchilar uchun juda yaxshi imkoniyat! Tashkilotchilar Fargʻona vodiysi yoshlari orasidagi IT va raqamli texnologiyalar sohasida isteʼdodlarini aniqlash va qishloq xo’jaligi manfaati uchun ishga solish maqsadida platforma yaratishmoqda. Ushbu challenge Farg’onaning ikki qishlogi Novkent va Yuksalish misoloda o’tkaziladi. 🌱 Asosiy yo’nalishlar: - Aqlli issiqxona yechimlari - Samarali sug'orish echimlari - Pestitsidlarni qo'llashni boshqarish va nazorat qilish - Agrobiznes ta'limi 🎯 Kim: Universitet talabalari, IT va qishloq xoʻjaligi mutaxassislari hamda Fargʻona vodiysidagi qishloq xoʻjaligi muammolarini hal qiluvchi texnologik yechimlari bilan mahalliy fermerlar 📅 Qachon: 24-26 noyabr, 2023-yil 📍 Qaerda: Toshkent axborot texnologiyalari universiteti Farg‘ona filiali 🏆 Eng yaxshi 5ta jamoa texnologik jihozlar, ustozlik  va IT Park obʼyektlaridan foydalanish imkoniyatlarini  yutadi 🌍 Tillar: oʻzbek va ingliz, sinxron ruscha tarjimasi bilan! Batafsil: https://www.fao.org/countryprofiles/news-archive/detail-news/en/c/1661981/ Ro’yhatdan o’tish: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScCjR2wrkt2A1OaguKhA2E64d0BIrAlPkjmiaqBiXhkq-Gpbw/viewform @machine_learning_lab

#loyiha, #greenhouse Kameralarimizni o'rnatib keldik issiqxonaga. Endi laboratoriyada turib bemalol tajribalarni qilsak bo'ladi! 😎 @machine_learning_lab

#loyiha, #greenhouse Kameralarimizni o'rnatib keldik issiqxonaga. Endi laboratoriyada turib bemalol tajribalarni qilsak bo'ladi! 😎 @machine_learning_lab

#tafsiya 🎞Xujjatli film (AI) The Guardian nashri Ilya Sutskeverni AI haqidagi qarashlari haqida qisqa metrajli xujjatli fiml olibdi. Ko'rishni tavsiya qilaman! Ilya Sutskever: Rassiyada tug'ilgan va 5 yoshida oilaviy Isroil mamlakatiga ko'chib ketishgan keyinroq esa oilaviy Canada mamlakatiga ko'chib o'tishgan. U bakalavr, magistratura hamda PhD bosqishlarini University of Toronto da tamomlagan. PhD bosqichida unga Geoffrey Hinton ("ML otasi") ilmiy rahbarlik qilgan. Ilya Deep Learning dunyosida katta burilish qilgan ("Game changer") AlexNet hamda AlphaGo maqolalariga katta hissa qo'shgan hamda hammuallif hisoblanadi @machine_learning_lab

#tafsiya OpenAI Dev Day OpenAI Dev Day: 4 ta yangi API-larni taqdim etdi. Bular: DALLE-3 (tasvir yaratish), GPT-4-vision (tasvirni aniqlash), TTS (nutq sintezi) va Whisper V3 (nutqni aniqlash). Shuningdek, GPT-4 turbo versiyasi ham taqdim etildi. Bu avvalgi GPT-4 dan 2,75 barobar arzonroq. Barcha APIlar avvalgidan arzonroq. GPT-4 turbo input sifatida 128 ming token qabul qilish qobiliyatiga ega buni 300 betli kitobga qiyoslasa bo'ladi. Ma'lumot uchun avvalgi GPT- 4 8 ming (ayrim hollarda 32 ming) token qabul qilar edi. Men yuqorida qisqacha aytib o'tdim holos. ushbu konferensiyani quyidagi link orqali ko'rishingiz mumkin. https://www.youtube.com/watch?v=U9mJuUkhUzk @machine_learning_lab

#Data_Analysis Polymer!!! 📊Polymer platformasi orqali juda osonlik bilan ma'lumotlar tahlilini amalga oshirishingiz mumkin! 🚀 Ushbu platforma bepul va siz maʼlumotlaringizni avtomatik ravishda tahlil qilish va qimmatli xulosalar chiqarishning oson usulini taklif etadi. 📈 Foydalanishga juda oson! Malumotlar bazasini to'liq anglab yetishga yordam beradi. Va ishingiz mahsuldorligini bir necha barobarga oshiradi va grafik ko'rinishlari jozibali! @machine_learning_lab

​​#News Rassomlar AI kompaniyalariga qarshi! Rassomlarning AI kompaniyalariga qarshi mualliflik huquqi haqidagi da'volarining katta qismi AQSH ogrugi sudi tompnidan rad etilgan. Sudya ishning ko'p qismini rad etdi, lekin mualliflik huquqi bilan himoyalangan kontentdan foydalangan holda AI modellarini o'qitish noqonuniymi degan asosiy savolni rad etishdan bosh tortdi. Rassomlarga Generativ AI ishlab chiquvchilari bilan davom etayotgan huquqiy urushda jiddiy zarba berildi. Dushanba kuni AQSh okrug sudyasi AI-image generatori Midjourney va raqamli san'at hamjamiyat platformasi DeviantArtga qarshi qo'zg'atilgan da'vo davom etmaydi, degan qarorga kelib, da'vogarlar mualliflik huquqining buzilishi haqidagi da'volarini qo'llab-quvvatlash uchun etarli dalillar keltirmagan deb topdi. Maqola haqida to'liqroq mana bu yerda o'qishingiz mumkin! 👉 https://decrypt.co/203789/artist-lawsuit-generative-ai-copyright-stability @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