SUN'IY INTELLEKT ASOSIDA LOYIHA RISKLARINI BOSHQARISH METODLARI: MACHINE LEARNING YORDAMIDA RISK PROGNOZI
Fuente:
Zenodo
Enregistré dans:
| Auteur principal: | |
|---|---|
| Format: | Recurso digital |
| Publié: |
Zenodo
2026
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
| _version_ | 1866901593849331712 |
|---|---|
| author | Elamonova Munisa Axmad qizi |
| author_facet | Elamonova Munisa Axmad qizi |
| contents | <p><span lang="EN-US">Ushbu maqolada sun'iy intellekt va machine learning texnologiyalari asosida loyiha risklarini boshqarish metodlari tadqiq etilgan. Tadqiqotning asosiy maqsadi - loyiha jarayonlarida yuzaga keladigan risklarni oldindan aniqlash va prognoz qilishda zamonaviy algoritmlardan foydalanish imkoniyatlarini asoslashdan iborat. Tadqiqotda regression tahlili, neyron tarmoqlar va klassifikatsiya modellari qo'llanilgan. Natijalar shuni ko'rsatdiki, machine learning modellari an'anaviy usullarga nisbatan risk prognozining aniqligini sezilarli darajada oshiradi. Maqolada O'zbekiston sharoitida ushbu metodlarni qo'llash bo'yicha amaliy tavsiyalar ham keltirilgan.</span></p> |
| format | Recurso digital |
| id | zenodo_https___doi_org_10_5281_zenodo_19318767 |
| institution | Zenodo |
| language | |
| publishDate | 2026 |
| publisher | Zenodo |
| record_format | zenodo |
| spellingShingle | SUN'IY INTELLEKT ASOSIDA LOYIHA RISKLARINI BOSHQARISH METODLARI: MACHINE LEARNING YORDAMIDA RISK PROGNOZI Elamonova Munisa Axmad qizi sun'iy intellekt, machine learning, loyiha risklari, risk prognozi, neyron tarmoqlar, regression tahlili, raqamli texnologiyalar. <p><span lang="EN-US">Ushbu maqolada sun'iy intellekt va machine learning texnologiyalari asosida loyiha risklarini boshqarish metodlari tadqiq etilgan. Tadqiqotning asosiy maqsadi - loyiha jarayonlarida yuzaga keladigan risklarni oldindan aniqlash va prognoz qilishda zamonaviy algoritmlardan foydalanish imkoniyatlarini asoslashdan iborat. Tadqiqotda regression tahlili, neyron tarmoqlar va klassifikatsiya modellari qo'llanilgan. Natijalar shuni ko'rsatdiki, machine learning modellari an'anaviy usullarga nisbatan risk prognozining aniqligini sezilarli darajada oshiradi. Maqolada O'zbekiston sharoitida ushbu metodlarni qo'llash bo'yicha amaliy tavsiyalar ham keltirilgan.</span></p> |
| title | SUN'IY INTELLEKT ASOSIDA LOYIHA RISKLARINI BOSHQARISH METODLARI: MACHINE LEARNING YORDAMIDA RISK PROGNOZI |
| topic | sun'iy intellekt, machine learning, loyiha risklari, risk prognozi, neyron tarmoqlar, regression tahlili, raqamli texnologiyalar. |
| url | https://doi.org/10.5281/zenodo.19318767 |