ijtimoiy tarmoqlarni tahlil qilish uchun mashinali o'qitish

DOCX 17 pages 484.8 KB Free download

17 pages

FaylHub.uz

Download via Telegram

Size 484.8 KB

File type DOCX

Pages 17

Updated Dec 2025

Page preview (5 pages)

Scroll down 👇

1 / 17

mavzu: ijtimoiy tarmoqlarni tahlil qilish uchun mashinali o'qitishni qo'llash: usullar va natijalar reja: 1. kirish 2. ijtimoiy tarmoqlar tahlilida mashinali o'qitishning asosiy yo'nalishlari 3. ijtimoiy tarmoqlar tahlilida mashinali o‘qitish usullarini qo‘llash 4. real dunyodagi ijtimoiy tarmoqlar tahlili misollar va natijalar 5. texnik qiyinchiliklar va ularning yechimlari 6. xulosa 7. foydalanilgan adbiyotlar kirish zamonaviy dunyoda ijtimoiy tarmoqlar jamiyat hayotining ajralmas qismiga aylandi. facebook, instagram, twitter, linkedin, tiktok va boshqa platformalar orqali kuniga millionlab ma'lumotlar almashiladi. bu ma'lumotlar katta hajmda bo'lib, unda qimmatli axborot yashiringan. ijtimoiy tarmoqdagi foydalanuvchilar xatti-harakatlari, fikrlari, reaksiyalari, qiziqishlari va boshqa ko'rsatkichlarni tadqiq etish orqali biznes, ijtimoiy va siyosiy jarayonlar haqida muhim bilimlarni qo'lga kiritish mumkin. mashinali o'qitish texnologiyalari ijtimoiy tarmoqlardagi katta hajmdagi ma'lumotlarni avtomatik ravishda qayta ishlash, tahlil qilish va ulardan foydali bilimlarni ajratib olish imkonini beradi. ushbu mustaqil ish ijtimoiy tarmoqlarni tahlil qilish uchun mashinali o'qitish usullarini, ularning ijtimoiy media sohasida qo'llanilishini va real natijalarga erishish imkoniyatlarini …

2 / 17

coder representations from transformers) qo'llanilishi: - brend monitoringi - mahsulot va xizmatlar haqidagi fikrlarni tahlil qilish - inqiroz vaziyatlarini boshqarish - siyosiy kampaniyalar davrida jamoatchilik kayfiyatlarini baholash mavzu modellashtirish (topic modeling) mavzu modellashtirish katta hajmdagi matnlar (postlar, sharhlar) to'plamidan asosiy mavzularni avtomatik ravishda aniqlash imkonini beradi. bu usul yordamida ijtimoiy tarmoqlardagi muhokamalarning strukturasi va asosiy yo'nalishlari aniqlanadi 1.2- rasm mavzu modellashtirish (topic modeling) asosiy algoritmlar va usullar - yashirin dirixlet taqsimoti (lda) - salbiy bo'lmagan matritsa faktorizatsiyasi (nmf) - ierarxik dirixlet jarayoni (hdp) - bermavzu - boshqariladigan lda qo‘llanilishi: - trend monitoringi va yangi paydo bo‘layotgan mavzularni aniqlash - foydalanuvchilar qiziqishlariga ko‘ra segmentlash - marketing kampaniyalarini optimallash - mijozlar tashvishlari va fikrlarini aniqlash ijtimoiy tarmoq tahlili (social network analysis) ijtimoiy tarmoq tahlili foydalanuvchilar o‘rtasidagi aloqalar, o‘zaro ta'sirlar va axborot tarqalish jarayonlarini o‘rganishga qaratilgan. bu foydalanuvchilar o‘rtasidagi munosabatlarni graph ko‘rinishida tasvirlash va tahlil qilishni o‘z ichiga oladi. 1.3-rasam ijtimoiy tarmoq tahlili …

3 / 17

da filtrlash - kontentga asoslangan filtrlash - matritsalarni faktorizatsiya qilish - deep learning asosidagi tavsiya modellari - gibrid tavsiya tizimlari qo‘llanilishi: - kontentni personallashtirish - do‘stlar tavsiya qilish - mahsulotlar va xizmatlarni tavsiya qilish - qiziqarli guruhlar va sahifalarni tavsiya qilish vizual kontentni tahlil qilish zamonaviy ijtimoiy tarmoqlarda rasmlar va videolar muhim o‘rin tutadi. mashinali o‘qitish algoritmlari bu turdagi kontentni ham samarali tahlil qilish imkonini beradi. asosiy algoritmlar va usullar - konvolyutsion neyron tarmoqlari (cnn) - ob'ektni aniqlash - rasmlar tasnifi - yuzni tanish - video tahlil qo‘llanilishi: - brendlar vizual monitoringi - vizual trend tahlili - mahsulot joylashtirishni aniqlash - zararli vizual kontentni aniqlash ijtimoiy tarmoqlar tahlilida mashinali o‘qitish usullarini qo‘llash ma'lumotlarni to‘plash va tayyorlash mashinali o‘qitish modellarini yaratishning birinchi bosqichi bu ma'lumotlarni to‘plash va ularni tahlil uchun tayyorlashdir. ijtimoiy tarmoqlar kontekstida bu jarayon quyidagi bosqichlarni o‘z ichiga oladi: 1. ma'lumotlarni to‘plash: - ijtimoiy tarmoq api laridan foydalanish (twitter …

4 / 17

‘qitish modellari yaratiladi va o‘qitiladi. bu jarayon quyidagi bosqichlarni o‘z ichiga oladi: 1. model arxitekturasini tanlash: - masalaning turiga qarab (klassifikatsiya, regressiya, klasterlash) tegishli algoritmni tanlash - model murakkabligini masala va mavjud ma'lumotlar hajmiga moslashtirish 2. modelni o‘qitish: - ma'lumotlarni train va test qismlarga ajratish - cross-validation usullaridan foydalanish - giper-parametrlarni optimallash (grid search, random search, bayesian optimization) - transfer learning usullarini qo‘llash (bert, vgg, resnet kabi oldindan o‘qitilgan modellardan foydalanish) modelni baholash: - tegishli metrikalarga ko‘ra modelni baholash (accuracy, precision, recall, f1-score, auc-roc) - xatoliklarni tahlil qilish va modelni takomillashtirish modelni joriy etish va monitoring tayyorlangan modelni real foydalanish uchun joriy etish quyidagi bosqichlarni o‘z ichiga oladi: 1. modelni ishlab chiqarish muhitiga o‘tkazish: - model xizmatlarini yaratish (api, microservices) - skalabirlik va unumdorlikni ta'minlash - xavfsizlik choralarini ko‘rish 2. real vaqt rejimida monitoring: - model ishlashini nazorat qilish - model aniqligi va samaradorligini kuzatish - drift deteksiyasi - vaqt …

5 / 17

xlari o‘rtasidagi korrelyatsiya tahlili natijalar: - kompaniya aksiyalari narxining 24-48 soat oldin o‘zgarishlarini 68% aniqlik bilan bashorat qilish - sentiment o‘zgarishlari va aksiya narxi volatilligi o‘rtasida kuchli bog'liqlik aniqlandi - investitsiya portfelining 12% ga oshishi, an'anaviy tahlil usullari bilan solishtirganda instagram vizual kontenti asosida moda tendensiyalarini aniqlash loyiha tavsifi: yirik kiyim-kechak chakana savdo kompaniyasi instagram-dagi moda tendensiyalarini avtomatik ravishda aniqlash va bashorat qilish uchun vizual tahlil tizimini yaratdi. qo‘llanilgan usullar: - convolutional neural networks (cnn) orqali rasmlarni klassifikatsiya qilish - obyektlarni aniqlash algoritmlari - ranglar va teksturalarni tahlil qilish - trend tahlili algoritmlari natijalar: - eng mashhur ranglar, uslublar va teksturalarni avtomatik ravishda aniqlash - 3-6 oy oldin yangi tendensiyalarni 72% aniqlik bilan bashorat qilish - inventar rejalashtirishning optimallashtirilishi natijasida xarajatlarning 15% ga kamayishi - sotuvlarning 23% ga oshishi facebook guruhlar tahlili orqali maqsadli auditoriyani segmentlash loyiha tavsifi: marketing agentligi mijozlari uchun facebook guruhlari va sahifalaridagi faollikni tahlil qiluvchi tizim …

Want to read more?

Download all 17 pages for free via Telegram.

Download full file

About "ijtimoiy tarmoqlarni tahlil qilish uchun mashinali o'qitish"

mavzu: ijtimoiy tarmoqlarni tahlil qilish uchun mashinali o'qitishni qo'llash: usullar va natijalar reja: 1. kirish 2. ijtimoiy tarmoqlar tahlilida mashinali o'qitishning asosiy yo'nalishlari 3. ijtimoiy tarmoqlar tahlilida mashinali o‘qitish usullarini qo‘llash 4. real dunyodagi ijtimoiy tarmoqlar tahlili misollar va natijalar 5. texnik qiyinchiliklar va ularning yechimlari 6. xulosa 7. foydalanilgan adbiyotlar kirish zamonaviy dunyoda ijtimoiy tarmoqlar jamiyat hayotining ajralmas qismiga aylandi. facebook, instagram, twitter, linkedin, tiktok va boshqa platformalar orqali kuniga millionlab ma'lumotlar almashiladi. bu ma'lumotlar katta hajmda bo'lib, unda qimmatli axborot yashiringan. ijtimoiy tarmoqdagi foydalanuvchilar xatti-harakatlari, fikrlari, reaksiyalari, qiziqishlari va boshqa k...

This file contains 17 pages in DOCX format (484.8 KB). To download "ijtimoiy tarmoqlarni tahlil qilish uchun mashinali o'qitish", click the Telegram button on the left.

Tags: ijtimoiy tarmoqlarni tahlil qil… DOCX 17 pages Free download Telegram