Machine Learning Lab.

​​️Bir erkak Claudedan foydalanib, $195 000 dollarlik kasalxona to‘lovini $33 000 dollarga tushirdi. Advokatsiz. Shifoxona insayderisiz. Bir o'zi oyiga atigi $20 dollarlik Claude Plus obunasi bilan uddaladi. U shifoxona hisobini yukladi oldi va Claude takroriy kodlar, noqonuniy ikki tomonlama hisob-kitob va Medicare qoidalariga ko‘ra aniq taqiqlangan to‘lovlarni aniqladi. Keyin model har bir qoidabuzarlikni tartibga soluvchi tilda ko‘rsatgan holda rasmiy shikoyat xatini tuzdi. Va bu shikoyat xatini tegishli tashkilotga topshirdi. Natija: shifoxona o‘z da’vosini 83 foizga kamaytirdi. Bu sun’iy intellekt nafaqat mehnatni, balki axborot asimmetriyasini ham aslida nima buzishi mumkinligining bir ko‘rinishi. Shifoxonalar, sug‘urta kompaniyalari va yuridik firmalar uzoq vaqtdan beri murakkablik va mayda yozuvlardan foyda ko‘rgan. Claude bir kishiga muvofiqlik jamoasi bilan bir xil tahliliy kuch berdi. Sun’iy intellekt nafaqat ayrim kasb egalarini ish o‘rnini egallamoqda, balki tizimlarni teng bo‘lmagan holda ushlab turgan shaffoflikni aniqlashni boshladi. Va yuqoridagi yaqqol bir misol. Welcome to the new AI era. 👉@machine_learning_lab👈

Bizga ko‘proq elektr energiyasi kerak: Sun’iy intellekt ma’lumot markazlari 2035-yilga kelib 1,6 ming teravatt-soat elektr energiyasi iste’mol qilishi kerak, bu global elektr energiyasining 4,4 foiziga teng. Boshqacha aytganda, yaqin 10 yil ichida sun’iy intellekt ma’lumot markazlaridan quvvatga bo‘lgan talab TO‘RT BARAVARga oshishi belgilangan. Agar mamlakat sifatida hisobga olinsa, sun’iy intellekt ma’lumot markazlari elektr energiyasidan foydalanish bo‘yicha Xitoy, AQSH va Hindistondan keyin 4-o‘rinni egallaydi. AQShning yirik bozorlarida ma’lumotlar markazi quvvatiga bo‘lgan talab elektromobillar, vodorod va boshqa rivojlanayotgan texnologiyalarga qaraganda tezroq o‘sib bormoqda. Katta ehtimol bilan tez orada sun’iy intellektning o‘sishi energiya bilan cheklanadi. Shuning uchun keyingi 10 yillikda Amazon asoschisi koinotga faqat quyosh energiyasi hisobiga ishlaydigan ma'lumot markazi ochishni reja qilmoqda. 👉@machine_learning_lab👈

Suniy intellekt (AI) g'oyalar tanlovi 2025 yakunlandi! 🏆 G‘oliblar $5000 lik vaucherni qo’lga kiritishdi:

• PromptLabs; • CrossMark; • Hunarmand.

🏬 Tashkilotchilar: HumbleBee AI & Founders Community Bu faqat boshlanish! G‘olib jamoalar vaucher orqali o‘z loyihalarini yanada rivojlantirib, yangi avlod AI yechimlarini yaratishadi. ✈️ Kuzatishda davom eting! Yangi tanlovlar, yangi g‘oyalarni kashf eting! Murojaat uchun: @Oxunjon_SG

GPT2-LLM (124 MLN) modelining natijalari. Yuqorida aytib o'tganimdek LLMni 2 epoch bilan training qildim. Natija yuqoridagi rasmda keltirilgan. Notebookda va nisbatan kichkina datasetda training qilinganini inobatga olsak, natija yomon emas. Modelni training qilgandan so'ng test qilib ko'rdim. Input (Modelga kiritilgan matn): Ro‘yxatda keltirilgan avtomobillarni ko‘rsatilgan... Output (Modeldan chiqarilgan javob): Ro‘yxatda keltirilgan avtomobillarni ko‘rsatilgan holda tavsifning yozilishining xil qiymat yoki yangidagi q Gap tuzishda xatoliklar bor, lekin so'zlar tuzishda ancha yaxshi. Xulosa: Ushbu modelni training qilishda NLPning juda ko'p muhim texnikalarini o'rganish mumkin. O'zbek tili uchun alohida tokenizer ishlab chiqish kerak, nazarimda, sifatni oshirish uchun. 👉@machine_learning_lab👈

​​🎯 Machine Learning olamiga keng nazar Sun’iy intellekt — bu faqat bitta model emas, balki turli muammolarni hal etishga mo‘ljallangan keng ekotizimdir. Quyidagi yo‘nalishlar mashina o‘rganishning eng muhim poydevorini tashkil etadi 👇 🔹 Regression (bashoratlash) – sonli qiymatlarni oldindan aytish (masalan, narx, hosil hajmi): OLS, GBM, Neyron tarmoqlar, Random Forest 🔹 Classification (tasniflash) – obyektlarni toifalarga ajratish (masalan, sog‘lom/nosog‘lom, yaxshi/yomon): Logistik regressiya, SVM, Naive Bayes, GBM 🔹 Clustering (klasterlash) – ma’lumot ichidagi yashirin tuzilmalarni topish: K-Means, DBSCAN, Gaussian Mixture Model 🔹 Optimization (optimallashtirish) – resurslardan eng samarali foydalanish: Genetik algoritmlar, Chiziqli dasturlash, Gradient qidiruv 🔹 Computer Vision (kompyuter ko‘rish tizimlari) – mashinalarni “ko‘ra olish”ga o‘rgatish: CNN, YOLO, GAN, U-Net, ResNet 🔹 Recommender Systems (tavsiya tizimlari) – shaxsiylashtirilgan tavsiyalar yaratish: Collaborative Filtering, Content Filtering, RNN 🔹 Forecasting (vaqt bilan bog'liq bashorati) – kelajakni bashorati (Regressiyaning boshqacharoq ko'rinishi): ARIMA, SARIMA, DeepAR, N-Beats 🔹 NLP / LLM (tilni tushunish va yaratish) – mashinalarga tilni o‘rgatish: BERT, GPT, LLaMA, StableLM 💡 Har bir yo‘nalish boshqasiga ulanadi, natijada aqlli va moslashuvchan AI tizimlari paydo bo‘ladi. 👉@machine_learning_lab👈

GPT-2 (124 million) katta til modelini notebookda training qilyapman. Hozircha hammasi yaxshidek. Training tugasa test qilib ko’rib natijalarini ulashaman. Bu yerda GPT-2 noldan boshlab qurilgan. 👉@machine_learning_lab 👈

O‘zbekistonda ham sun’iy intellektni rivojlantirish bo‘yicha alohida qaror qabul qilinib, sohaning huquqiy asoslari yaratildi. Qisqa davrda davlat xizmatlari, bank-moliya, jamoat xavfsizligi, transport kabi yo‘nalishlarda 30 dan ortiq pilot loyihalar ishga tushdi. O‘tgan yili Sun’iy intellektni 2030-yilga qadar rivojlantirish strategiyasi tasdiqlandi. Raqamli texnologiyalar vazirligida mazkur soha bilan ishlaydigan alohida markaz tashkil etildi. Bir yilda mamlakatimiz sun’iy intellektga tayyorgarlik bo‘yicha xalqaro indeksda 17 pog‘ona yuqoriladi (dunyoda 70-o‘rin, Markaziy Osiyoda 1-o‘rin).

Bugun Prezident Shavkat Mirziyoyev Toshkent shahridagi IT-parkka tashrif buyuradi. Davlatimiz rahbari majmuaning ikkinchi bosqichiga start berish marosimida ishtirok etadi hamda sun’iy intellekt texnologiyalarini joriy etish loyihalari bilan tanishadi. Shuningdek, Prezident raisligida hudud va tarmoqlarda sun’iy intellekt texnologiyalarini rivojlantirish yuzasidan videoselektor yig‘ilishi bo‘lib o‘tadi. — Сегодня Президент Шавкат Мирзиёев посетит IT-парк в Ташкенте. Глава нашего государства примет участие в церемонии запуска второго этапа комплекса, а также ознакомится с проектами по внедрению технологий искусственного интеллекта. Также под председательством Президента состоится видеоселекторное совещание по вопросам развития технологий искусственного интеллекта в регионах и отраслях. Facebook|Instagram|X

Oliy ta'lim va tadqiqot sohasini hozirda: 👉 ko'zbo'yamachilik asosidagi ilmiy unvon olishlar; 👉 formalizm (ortiqcha rasmiyatchilik) va subektivizm (ilmiy tanqidlarni shaxsiyatga yo'yish); 👉 qaroqchi jurnallarda soxta ilmiy maqolalar chop etishlar; 👉 loyiq bo'lmagan o'ringa sifatsiz insonning ishga olinishi; 👉 noloyiq talabaga baho qo'yishlar; 👉 sifatsiz kadrlar tomonidan sifatsiz darslar o'tilishi bir virus o'laroq kemirib yemirmoqda. Alisher Umridinov. "Orzudagi Professor" kitobidan. 👉@oybek_eraliyev👈

Union hamda Intersection tushunchalari juda mohirlik bilan tasvirlanibdi! 🤣 Bu tushunchalar AI modellarini aniqligini baholashda ko’p ishlatiladi(Masalan: Image Segmentation, Object Detection va hakozo vazifalarni bajarganda). Union bilan intersection atamalari farqiga bormaydigan do’stingizga jo’natib qo’ying. ✈️😂 👉@machine_learning_lab 👈

​​7 Qishloq xo'jaligida AI qo'llanilishi Qishloq xo‘jaligi hamisha insoniyat sivilizatsiyasining asosi bo‘lib kelgan. Bugungi kunda, jadal texnologik taraqqiyot sharoitida, u suniy intellekt bilan o'zaro uyg'unlashishni boshdan kechirmoqda. Mamlakatimiz aholisining sezilarli darajada ko'payishi kutilayotgan bir paytda, kelgusi bir necha o'n yilliklarda, taxminan 70% dan ko'proq oziq-ovqatga bo'lgan ehtiyoj, ayniqsa, resurslar tanqisligi va o'zgaruvchan iqlim sharoitlarining hozirgi cheklovlari sharoitida jiddiy muammo tug'dirishi mumkin. Suv resurslarini boshqarish va yerdan barqaror foydalanish tobora muhim ahamiyat kasb etmoqda. Ushbu muhim pallada sun'iy intellekt qishloq xo'jaligi uchun misli ko'rilmagan imkoniyatlarni taqdim etishi mumkin. Ekin hosildorligi va sifatini oshirishdan tortib, resurslardan foydalanishni optimallashtirishgacha AI-ning ta'siri keng qamrovli. Yuqori aniqlikdagi sunʼiy yoʻldosh tasvirlari yordamida yerdan foydalanishni tahlil qiladimi yoki real vaqtda monitoring orqali ekin kasalliklarini bashorat qiladimi, AI ilovalari asta-sekin butun dunyoda ildiz otib bormoqda. Ushbu texnologiya to'lqini nafaqat agrotexnologiyaga keng e'tibor qaratmoqda, balki innovatsiyalar va o'sish uchun investitsiyalarni jalb qilmoqda. Sun’iy intellekt qishloq xo‘jaligidagi o'z ta'sirini o'tkazar ekan, biz fermerlikning yanada aqlli, samaraliroq va barqaror davri boshlanishiga guvoh bo‘lamiz. Keling, ushbu qiziqarli texnologiyalarni va ular an'anaviy qishloq xo'jaligi amaliyotini qanday o'zgartirayotganini ko'rib chiqaylik. Quyida 7 biz yosh toliblar qilishimiz mumkin bo'lgan AI loyihalari ro'yhati keltirilgan. 1️⃣Ekin kasalliklarini aniqlash 2️⃣Yovvoyi o'tlarni nazorat qilishning avtomatlashtirilgan tizimlari 3️⃣Chorvachilik salomatligi monitoringi 4️⃣Hosildorlikning bashoratli tahlili 5️⃣Aniq sug'orish tizimi 6️⃣Dron yordamida havodan kuzatuv 7️⃣Ta'minot zanjiri va talabni bashorat qilish Yuqoridagi loyihalardan birini tanlang hamda 2024-yil uchun o'zingizga kichik bir maqsad qo'yib loyihani boshlang. @machine_learning_lab

Albatda bu post kanalimiz faoliyati maqsadi bilan bog’liq emas lekin kanalimiz har bir a’zosi va O’zbekiston fuqarolari kelajagi bilan bog’liq! Shuni yodda tutingki o’zimizni o’zimiz himoya qilmasak hech kim bizni vatanimizni himoya qilmaydi va yordam ham bermaydi!

Rossiyaning bosqinchi propagandasi Markaziy Osiyo xalqlariga, jumladan, o‘zbeklarga ochiqdan-ochiq tahdid qilmoqda Yaqindagina Zaxar Prilepin ismli ahmoq O‘zbekistonni Rossiyaga qo‘shib olish haqida gapirgan edi. Va buni zaldagi boshqa ruslar qarsak chalib qo‘llab-quvvatlagandi. Endi esa auditoriyasi katta bo‘lgan NTV telekanalida Mixail Smolin degan tovuq miya “1917-yilgacha o‘zbek va qozoq millat sifatida mavjud bo‘lmagan (ozarbayjonlar ham), rus inqilobidan keyin bu millatlar sunʼiy yaratilgan” debdi. Videosini kanalda berib o’tirmayman (menimcha, ko’rib ulgurdingiz), bunaqa jirkanch narsalarni tarqatishni xohlamayman. Bu kabi holatlar shunchaki tasodif ekanligiga ishonish uchun aqli noraso bo‘lish kerak. Sog‘lom odam bularning barchasi nima uchun qilinayotganini yaxshi biladi. Chunki Ukrainaga bosqin ham aynan mana shu kabi umumiy tezislar asosida boshlangan. Yaʼni uzoq yillar shovinistik propaganda mashinasi tomonidan Ukrainaning davlatchilik tarixi yo‘qligi, millat sifatida mavjud emasligi, Lenin yaratgan sunʼiy davlat ekanligi haqidagi cho‘pchaklar rus xalqi ongiga singdirilgan va bugun buning oqibatini hammamiz ko‘rib turibmiz. ‼️ O‘rtoqlar, buni jiddiy qabul qilishimiz, hushyor bo‘lishimiz, kerakli choralarni ko‘rishimiz kerak. Uyg‘onaylik, xaloyiq, uyg‘onaylik! Ko‘zimizni kattaroq ochaylik. Vatanimiz mustaqilligini himoya qilish uchun aqlimizni ishlataylik. Agar hozir aqlimizni ishlatmasak, ertaga Vatan himoyasi uchun qurol ishlatishga majbur bo‘lib qolamiz. Nega biz mana shunaqa isqirtlarga qarshi biror chora ko‘ra olmaymiz? Nega doim rus shovinistlariga qarshi muloyim va bag‘rikeng munosabatda bo‘lamiz? Nega Rossiya elchisini “chaqirtirmaymizu”, shunchaki “taklif etamiz”? Nega butun boshli O‘zbekistonni bosib olish haqida gapirganlarga qarshi jinoyat ishi qo‘zg‘atmaymiz? Nega o‘zbek xalqini yerga urganlarni O‘zbekistonga kirishini taqiqlash haqida qarorlar qabul qilmaymiz? Nega doim qo‘rqib yashashimiz, “katta og‘a” nima derkin deb, og‘zini poylab turishimiz kerak? Ijtimoiy tarmoqlarda ham doim Rossiyaning yonini oladigan, u nima qilsa to‘g‘ri deb hisoblaydigan va ming afsuski, millionlar afsuski, milliardlar afsuski, hatto O‘zbekistonni Rossiya bosib olishini ham qo‘llab-quvvatlaydigan yurtdoshlarimiz ham borki, ular ham ko‘zlarini ochishlari kerak. Sal odamga o‘xshab mantiqiy fikrlashni boshlashi, pushti ko‘zoynakni yechishi kerak. Vatanini sevishi kerak. Buning uchun esa eng avvalo iflos rus propaganda telekanallarini O‘zbekistonda cheklash kerak. Bu ilk qadam bo‘lishi shart! Hooooy, g‘aflat uyqusidan uyg‘oninglar! 👉 @xushnudbek 👈

​​Diqqat tanlov!!! Toshkent shahridagi Inha universiteti Agrobank bilan hamkorlikda “Fintechda sun’iy intellekt” tanlovini e’lon qiladi. Agar siz sun'iy intellektdan foydalangan holda bank industriyasi uchun tizimlarni ishlab chiqishda ajoyib ko'nikmalarni namoyish etishga tayyor bo'lsangiz: • 3 nafar ishtirokchidan iborat jamoani ro'yxatdan o'tkazing • bank sektori uchun yechim ishlab chiqing (chat botlari, skoring, mijozlarga xizmat ko‘rsatish va h.k.) • 31-yanvargacha yechimingizni tavsiflovchi taqdimotni yuboring. G‘oliblar 2024-yil 5-fevral kuni Inha universitetida aniqlanadi va taqdirlanadi. Mukofotlar: • 1-o‘rin: 3 ta MacBook. • 2-o‘rin: 3 ta iPhone. • 3-o‘rin: 3 ta iPad. Ishtirok etish O‘zbekiston Respublikasining barcha oliy o‘quv yurtlari talabalari uchun ochiq. Roʻyxatdan oʻtish https://contests.inha.uz/ sayti orqali 2024-yil 29-yanvargacha davom etadi. Savollar va tushuntirishlar uchun careercenter@inha.uz orqali tashkiliy qo‘mita bilan bog‘lanishingiz mumkin. Tanlovga qo‘shiling va zamonaviy bank texnologiyalarini yaratishga hissa qo‘shing! Manba: ©️Muzaffar Djalalov @machine_learning_lab

​​2023 yildagi ushbu o'nta yutuqlar nafaqat CV sohasidagi tez o'sish va innovatsiyalarni ko'rsatibgina qolmay, balki sohaning turli sohalarda kengayib borayotgan ta'sirini ham ta'kidlaydi. Tibbiy tasvirlashdan tortib ijodiy san'atgacha bo'lgan ushbu ishlanmalar kelajakdagi yutuqlar va kompyuter ko'rishda qo'llanilishi uchun zamin yaratadi. @machine_learning_lab

Computer Vision 2023 yilda! Computer Vision sohasi (CV) ajoyib innovatsiyalar va texnologik sakrashlar bilan to‘lib-toshgan bir yil sifatida esda qoladigan bo'ldi. Bu yil sun'iy intellekt yordamida boshqariladigan vizual texnologiyalarning ajoyib rivojlanishining guvohi bo'ldi, bu bizning vizual ma'lumotlar bilan o'zaro munosabatimizni va talqinimizni tubdan o'zgartirdi. Generativ AI mo'jizalaridan tortib murakkab tahliliy vositalargacha bo'lgan hamma narsani o'z ichiga olgan CV nafaqat rivojlandi, balki uning chegaralarini ham qayta belgilab oldi. Quyida 2023 yil davomida CV ahamiyatga ega boʻlgan eng yaxshi 10 ta yutuqlarning qisqacha malumotlari keltirilgan: 1. SAM (Segment Anything Model): Meta AI tomonidan ishlab chiqilgan SAM CVdagi segmentatsiya vazifalari uchun asosiy model sifatida paydo bo'ldi. U piksel darajasidagi tasnifda inqilob qildi, bu tasvirdagi deyarli hamma narsani segmentlash imkonini berdi. Ushbu rivojlanish turli xil ma'lumotlar to'plamlarida murakkab segmentatsiya vazifalari uchun yangi yo'llarni ochdi. 2. Multimodal katta til modellari (LLMs): GPT-4 kabi bu modellar matn va vizual maʼlumotlar oʻrtasidagi boʻshliqni bartaraf etib, sunʼiy intellektga murakkab multimodal kirishlarni tushunish va izohlash qobiliyatini taqdim etdi. Ular sun'iy intellektning matn va vizual signallarning kombinatsiyasini qayta ishlash va ularga javob berish imkoniyatlarini oshirishda muhim ro'l o'ynadi, bu esa yanada murakkab AI ilovalariga olib keldi. 3. YOLOv8: YOLO seriyasining ushbu versiyasi o'zining yaxshilangan tezligi va aniqligi bilan obyektni aniqlashda yangi standartlarni o'rnatdi. YOLOv8-ning yutuqlari uni tez va aniq obyektni aniqlashni talab qiluvchi real vaqtda ilovalar uchun afzal ko'rgan tanlovga aylantirdi. 4. DINOv2 (O'z-o'zini nazorat qiladigan o'rganish modeli): DINOv2 CV ichida o'z-o'zini nazorat qilishda muhim qadam bo'ldi. Katta izohli ma'lumotlar to'plamlariga bo'lgan ishonchni kamaytirish orqali u kamroq etiketli tasvirlar bilan yuqori sifatli modellarni o'qitish uchun o'z-o'zini nazorat qiladigan yondashuvlar salohiyatini namoyish etdi. 5. Text-to-Image (T2I) modellari: Bu modellar uzoq roʻyxatiga ega: Midjourney created, DALL-E 3, Stable Diffusion XL, Imagen 2 va boshqalar. Ular matn tavsiflaridan AI tomonidan yaratilgan tasvirlarning sifati va realligini keskin yaxshilagan. Ular raqamli san'at yaratish kabi ijodiy ilovalarni osonlashtirdi, bu esa AIni rassomlar va dizaynerlar uchun bebaho vositaga aylantirdi. 6. CV for LoRA: Dastlab katta til modellarini sozlash uchun ishlab chiqilgan LoRA CVda yangi ilovalarni topdi. U mavjud modellarni muayyan vazifalar uchun moslashtirishning moslashuvchan va samarali usulini taqdim etdi va CV modellarining ko'p qirraliligini sezilarli darajada oshirdi. 7. Meta tomonidan Ego-Exo4D ma'lumotlar to'plami: Ushbu ma'lumotlar to'plami video o'rganish va multimodal idrok etishda sezilarli yutuqlarni aks ettirdi. U birinchi shaxs va uchinchi shaxs tasvirlarining boy to‘plamini taqdim etdi, bu esa inson faoliyatini aniqlash va boshqa ilovalar uchun yanada murakkab modellarni ishlab chiqish imkonini berdi. 8. Text-to-Video (T2V) modellari: T2V modellari (masalan, Runway, Pika Labs va Emu Video) matn tavsiflaridan yuqori sifatli videolar yaratish orqali AI tomonidan yaratilgan kontentga yangi o‘lcham olib keldi. Ushbu yangilik o'yin-kulgi va ta'lim kabi dinamik vizual kontent muhim bo'lgan sohalarda imkoniyatlar ochdi. 9. Ko'rish sintezi uchun Gauss Splatting: Ushbu uslub ko'rish sintezi sohasidagi yangi yondashuvni ifodalaydi. U Neyron Radiance Fields (NeRFs) kabi mavjud usullarni, xususan, mashg'ulot vaqti, kechikish va aniqlik nuqtai nazaridan yaxshilanishlarni taklif qildi va shu bilan 3D renderlash landshaftini qayta shakllantirdi. 10. NVIDIA tomonidan StyleGAN3: StyleGAN3 generativ modellarda, ayniqsa giperreal tasvirlar va videolarni yaratishda chegaralarni oshirdi. Ushbu taraqqiyot batafsil va haqiqiy raqamli san'at va animatsiya yaratishda generativ modellarning imkoniyatlarini kengaytirdi.

​​2023 yildagi ushbu o'nta yutuqlar nafaqat CV sohasidagi tez o'sish va innovatsiyalarni ko'rsatibgina qolmay, balki sohaning turli sohalarda kengayib borayotgan ta'sirini ham ta'kidlaydi. Tibbiy tasvirlashdan tortib ijodiy san'atgacha bo'lgan ushbu ishlanmalar kelajakdagi yutuqlar va kompyuter ko'rishda qo'llanilishi uchun zamin yaratadi. @machine_learning_lab

2016 йилда Халқаро Математика Олимпиадаси (IMO) бронза медали соҳиби Хуршид Жўраев олимпиада ва унга тайёргарлик жараёни, ўша даврдаги ички кечинмаларини хотирлабди: https://teletype.in/@eigenhuman/matholimp Олимпиадага тайёргарлик кўраётган ҳар бир ўқувчи ўқиб чиқиши керак деб ўйлайман.