nyuuzyou/kompy huggingface dataset:
Boshqaruv tizimlarida optimallashtirish muammolariga misollar

|
Boshqaruv tizimlarida optimallashtirish muammolariga misollar
|
bet | 147/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Boshqaruv tizimlarida optimallashtirish muammolariga misollar:
O‘tish vaqtini minimallashtirish yoki haddan tashqari oshirib yuborish uchun Pid tekshirgich koeffitsientlarini sozlash.
Noaniqlik sharoitida yaxshiroq ishlashga erishish uchun aqlli tizimlarda boshqaruv algoritmi parametrlarini optimallashtirish.
Python-da optimallashtirish algoritmidan foydalanish misoli:
from scipy.optimize import minimize # Optimallashtirish funktsiyasi (maqsadli funktsiya)
def objective_function(parameters): # Bu erda berilgan parametrlarga ega tizimning ishlashini baholash funktsiyasi bo‘lishi mumkin
# Biz minimallashtirishni (yoki maksimal darajada oshirishni)istagan qiymat qaytariladi
return performance_metric # Dastlabki parametrlar
initial_parameters = [1.0, 0.2, 0.02] # Optimallashtirishni boshlash
result = minimize(objective_function, initial_parameters, method='CG’)
# Optimal parametrlarni olish
optimal_parameters = result.x
Xulosa
Ushbu tadqiqot doirasida axborot texnologiyalari sohasidagi muhim va dolzarb mavzu – sun’iy intellekt (AI) asosida avtomatik boshqarish va qaror qabul qilish tizimlarini yaratishda Python dasturlash tilining o‘rni ko‘rib chiqildi. Ish davomida quyidagi asosiy jihatlar ko‘rib chiqildi:
Python-ning avtomatik boshqarish va qaror qabul qilish tizimlarini yaratishdagi roli:
Python o‘zining sodda va o‘qilishi mumkin bo‘lgan sintaksisi, kutubxonalar va ramkalarning keng ekotizimi bilan AI tizimlarini rivojlantirishning ajralmas qismiga aylandi. Undan foydalanish turli xil mashinalarni o‘rganish algoritmlari va boshqaruv usullarini tez va samarali amalga oshirishni ta’minlaydi.
Python-da avtomatik boshqarish tizimlarini ishlab chiqish usullari va algoritmlarini ko‘rib chiqish:
Ishda Python yordamida avtomatik boshqaruv tizimlarini yaratishda muvaffaqiyatli qo‘llaniladigan turli usullar va algoritmlar ko‘rib chiqildi. Bunga mashinali o‘qitish algoritmlari, optimallashtirish usullari va ma’lumotlarni qayta ishlash texnikasi kiradi.
|
| |
Uslubiy vositalar - Axborot tizimlari nazariy asoslari magistratura mutaxassisliklari uchun o

106
kodlash, shifrlash va boshqalar);
axborot tizimlari rivojlanish bosqichlari (hayot sikli) standartlari
(loyihalashga, materiallashtirishga, ishga tushurishga, kuzatib
borishga standartlar va boshqalar).
Uslubiy manbaga qarab uslub, model, yondashuv standart sifatida
qaralishi mumkin. Misol tariqasida turli darajadagi bir qator standartlarni
ko„rib chiqaylik.
Xalqaro standartlashtirish tashkiloti
(International Standards
Organization – ISO) tomonidan ishlab chiqilgan
ISO/
OSI xalqaro
standarti tarmoq axborot almashinuvi sohasida foydalanish uchun
mo„ljallangan bo„lib,
OSI modeli sifatida tanilgan, yetti darajali etalon
modelni
(OSI – Open System Interconnection - ochiq tizimlar
bog‘lanishi) ifodalaydi.
ISO/IEC 12207:1995-08-01 xalqaro standarti dasturiy ta‟minot hayot
sikli jarayonlari, hamda dasturiy ta‟minot tarkibiy qismi sifatida kirgan
axborot tizimlari turlari uchun asos standart hisoblanadi.
ISO/IEC JTC1
«Axborot texnologiyalari, dasturiy ta‟minotni loyihalashtirish,
SC 7
komitetosti» birlashgan texnik komitet tomonidan 1995-yilda
ishlab
chiqilgan. Asosiy, qo„shimcha va tashkiliy jarayonlar bayonlarini o„z
ichiga oladi.
Dasturiy ta‟minotning asosiy jarayonlari:
axborot tizimini o„zlashtirayotgan xaridor harakatlarini
ifodalovchi
o‘zlashtirish jarayoni, dasturiy mahsulot yoki uning
xizmati (servis);
yuqorida ko„rsatilgan tashkil etuvchilar bilan ta‟minlovchi,
yetkazib beruvchi harakatlarini tartiblovchi
yetkazib berish
jarayoni;
dasturiy mahsulot qurish printsiplarini,
ishlab chiquvchi
harakatlarini aniqlovchi
ishlab chiqish jarayoni;
foydalanuvchilar extiyojlari yo„lida axborot tizimiga xizmat
ko„rsatayotgan operator harakatlarini aniqlovchi, hamda
foydalanish ko„rsatmalari talablaridan tashqari,
foydalanuvchilarga maslahatlar va
ular bilan teskari aloqani
tashkillashtiruvchi
ishlash jarayoni;
dasturiy ta‟minotni modifikatsiyalash bo„yicha professionalning
harakatlarini chegaralovchi (reglamentlovchi), funksional ish
qobiliyatini va uning joriy holatini qo„llovchi
kuzatish jarayoni.
Yordamchi jarayonlar hujjatlashtirish, konfiguratsiyani boshqarish,
sifatini ta‟minlash,
attestatsiya, hamkorlikda baholash va auditni
107
chegaralaydi.
GOST 34 standartlash obyekti sifati turli xil avtomatlashtirilgan
tizimlar va ularni tashkil etuvchilarining barcha turlari, shu bilan birga
dasturiy ta‟minot va berilganlar bazalaridan iborat.
Standart, asosan,
loyiha hujjatlarini ko„rib chiqadi va uni
ISO/IEC 12207 standartidan
farqlaydi. Standart tarkibida avtomatlashtirilgan tizimlarni ishlab chiqish
bosqichlari farq qiladi.
Axborot tizimlari nazariy asoslari magistratura mutaxassisliklari uchun o - bet 60

97
taalluqlidir. Nazoratchi va protsessor elementlari,
protsessorlar soni,
qidiruvni tashkillashtirish, tarmoqni to„g„rilovchi va yo„nalish tavsiflari
imkoniyatlariga qarab, SIMDni to„rt turga bo„lish mumkin:
matritsali protsessorlar, shunday tashkil etilganki, berilgan
hisoblashlarni bajarishda ular parallel ishlaydi.
Sonli ishlov
berishga tegishli bo„lgan vektorli va matritsali masalalarni
yechishga mo„ljallangan;
assotsiativ protsessorlar, har bir protsessorni uning xotirasi bilan
bog„lash hisobiga butun massiv bo„yicha qidiruv rejimida
ishlashni ta‟minlaydi. Sonli bo„lmagan masalalarni yechish uchun
foydalaniladi;
protsessorli ansambllar, sonli va sonli bo„lmagan ishlov berishga
yo„naltirilgan, berilgan sinf masalalarini yechish uchun ma‟lum
bir tartibda birlashtirilgan protsessorlar mutanosibligini
ifodalaydi;
konveyerli protsessorlar, transport konveyeriga o„xshash,
ma‟lumotlar oqimiga ishlov berish va
buyruqlarni bajarishni
amalga oshiradi. Bunda har bir so„rov aynan bir manbadan
foydalanadi. Biror bir manba bo„shaganda, avvalgisining
bajarilishini kutmasdan, boshqa so„rov tomonidan foydalanilashi
mumkin.
MISD sinfiga yagona arxitektura-konveyer (ammo bir shart bilan:
so„rov bajarilishining har bir bosqichi alohida buyruq hisoblanadi)
kiritilishi mumkin.
MIMD sinfiga quyidagi konfiguratsiyalarni kiritish mumkin:
multi protsessorli
tizimlar;
multiishlovli tizimlar;
ko„p mashinali hisoblash tizimlari; hisoblash tarmoqlari.
Hisoblash texnikasi rivojlanishining boshqa yo„nalishlaridan biri
neyron tarmoqlariga asoslangan neyrokompyutering hisoblanadi. Bunda
ikki yo„nalishda izlanishlar olib borilmoqda: apparat va dasturiy.
Neyrokompyuterlarning
samaradorligi
juda
yuqori.
Texnologiyaning murakkabligi sababli, yuqori qiymatga ega. Ular kichik
doiradagi foydalanuvchilar tomonidan juda murakkab masalalarni
yechishda qo„llaniladi.
Hisoblash texnikasi vositalarining
rivojlanishiga qaramasdan
hozirgi kunda an‟anaviy fonneyman arxitekturali kompyuterlar
ommaviy bo„lib qolmoqda. Shu sababli shaxsiy kompyuter (ShK)
qurilmalari ustida bir oz to„xtalib o„tamiz.
98
Tizimli blok ShKning asosiy elementi hisoblanadi. U barcha muhim
bo„g„inlarni joylashtirish uchun mo„ljallangan. Unda kompyuter tashqi
qurilmalari ishini boshqarish va ulanishlarni amalga oshirish uchun
kompyuter
protsessori, ta‟minot manbai, tezkor xotira, magnitli diskda
yig„uvchilar, optik (
lazerli) diskni o„qish qurilmasi,
maxsus elektron
elementlar va platalar joylashgan. Tizimli bloklar turli ko„rinishlarga va
o„lchamlarga ega. Bloknotli shaxsiy kompyuterlarda tizimli blok
klaviatura bilan birlashtirilgan.
Axborot texnologiyalari anjomiy ombori

95
Birinchi navbatda kompyuterlar katta hajmli hisoblashlarni amalga
oshirish uchun yaratilgan. Bunda asosiy talab yuqori aniqlik va
hisoblashlarga minimal vaqt sarfi edi. Bunday
jarayonlar sonli ishlov
berish uchun xosdir.
EHM klassik arxitekturasi (
fon-neyman) beshta asosiy funksional
blokdan tashkil topgan:
xotira qurilmasi (XQ); boshqarish qurilmasi;
birga ko„riluvchi va markaziy protsessor deb nomlanuvchi
boshqaruv va arifmetik-mantiqiy qurilmalar (AMQ);
kiritish qurilmasi; chiqarish qurilmasi.
Fonneyman arxitekturasida katta hajmli
axborotga ishlov berish
uchun bir protsessordan foydalaniladi. Ma‟lumotlar bilan ishlash aloqa
almashuv kanali orqali amalga oshiriladi. Markaziy protsessorda kanal
o„tkazish qobiliyati va ishlov berish imkoniyatlarining chegaralanganligi
axborot hajmi ortganda mushkul vaziyatlarga olib keladi. Bunday
vaziyatlardan chiqish uchun EHM arxitekturasiga
ikkita asosiy
o„zgartirish kiritish taklif qilindi:
parallel protsessorlarni qo„llash va parallel ishlov berishni
tashkillashtirish;
protsessorni ma‟lumotlarga yaqinlashtiruvchi va ularning
uzluksiz uzatilishini bartaraf etuvchi taqsimlangan mantiq.
Fon-neyman arxitekturasining boshqa kamchiligi,
xotiradan talab
qilinayotgan obyektni tanlash uchun manzilini ko„rsatish yo„li bilan
amalga oshiriluvchi, xotira qurilmasiga murojaat qilish bilan bog„liq. Bu
sonli ishlov berish uchun o„rinli, ammo sonli bo„lmagan ishlov berishda
murojaat qilish mazmun (assotsiativ manzillash) bo„yicha amalga
oshirilishi lozim. Sonli ishlov berish uchun ham asosan shu arxitektura
qo„llanilgani uchun assotsiativ kirishni tashkillashtirish
usulini topish
zarur edi. U assotsiativ so„rovlarni mos manzillarga almashtirish uchun
maxsus jadvallarni (ma‟lumotnomalar) yaratish yo„li bilan amalga
oshiriladi.
Xotira
qurilmasiga
bunday
murojaat
qilishni
tashkillashtirishda katta hajmli axborotlar bilan ishlash holatlarida
EHMning qobiliyati keskin pasayadi. Bu quyidagi bilan bog„liq:
so„rovsiz ishlov berish nafaqat ko„rish, balki ma‟lumotlarni tiklash
hamdir.
Shunday qilib, EHM sonli bo„lmagan ishlov
berish uchun quyidagi
talablarga javob berishi lozim: assotsiativlik, parallelizm, xotirada ishlov
berish. Bundan tashqari yuqori darajada arxitekturaga quyidagi talablar
qo„yiladi:
96
xotira qurilmalari va parallel protsessorlarning qayta
quriluvchanligi
(перестраиваемость);
protsessorlar o„rtasida bog„lanishning murakkab topologiyalari;
amallarni taqsimlashga yo„naltirilgan multi protsessorli
tashkillashtirish.
Yuqorida keltirilgan chegaralanishlar va talablar berilganlar bazasi
mashinalarida
(BBM) tadbiq qilingan.
Yuqoridagilarga asoslangan holda EHM
arxitekturasi tasniflarini
Ma’lumotlarni tahlil qilish va bashoratli tahlil

|
Ma’lumotlarni tahlil qilish va bashoratli tahlil
|
bet | 66/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Ma’lumotlarni tahlil qilish va bashoratli tahlil:
AI katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlashi, naqsh va tendentsiyalarni aniqlashi va kelajakdagi voqealarni bashorat qilishi mumkin. Bu biznesga ma’lumotlarga asoslangan qarorlarni qabul qilishga yordam beradi, shuningdek, o‘tgan natijalarni tahlil qilish asosida strategiyalarni optimallashtiradi.
Qaror qabul qilish sifatini yaxshilash:
AI ma’lumotlarning aniqroq va izchil tahlilini ta’minlaydi, bu esa qabul qilingan qarorlar sifatini yaxshilashi mumkin. Mashinali o‘qitish algoritmlari va matnni tahlil qilish ma’lumotlarni avtomatik ravishda qayta ishlash va talqin qilish imkonini beradi, bu esa kengroq ma’lumotlar asosida qaror qabul qilishga yordam beradi.
Shaxsiylashtirish va mijozlar bilan o‘zaro aloqalar:
AI mijozlarning afzalliklari va ehtiyojlarini bashorat qilib, shaxsiylashtirilgan mijozlar tajribasini yaratish uchun ishlatiladi. Bu korxonalarga mijozlar ehtiyojini qondirish va sodiqlikni oshirish orqali ko‘proq tegishli mahsulot va xizmatlarni taqdim etish imkonini beradi.
Logistika va ta’minot zanjirini optimallashtirish:
AI logistika jarayonlari, inventarizatsiyani boshqarish va ta’minot zanjirlarini optimallashtirishga yordam beradi. Mashinali o‘qitish algoritmlari talabni bashorat qilishi, etkazib berish yo‘nalishlarini optimallashtirishi va inventarizatsiyani boshqarishi mumkin, bu esa xarajatlarni kamaytiradi va samaradorlikni oshiradi.
Xatarlarni boshqarish:
AI algoritmlari xavflarni boshqarish bo‘yicha qarorlar qabul qilish uchun potentsial xavflarni aniqlash va moliyaviy ma’lumotlarni tahlil qilishga yordam beradi. Bunga bozor tendentsiyalarini kuzatish, mijozlarning kreditga layoqatini baholash va yuzaga kelishi mumkin bo‘lgan moliyaviy yo‘qotishlarni bashorat qilish kiradi.
Prognozlarni yaratish va strategik rejalashtirish:
Ushbu prognozlar strategik rejalashtirish va uzoq muddatli qarorlarni qabul qilish uchun asos bo‘lib xizmat qilishi mumkin.
|
| |
Макросы - download

|
Qidiruv: Макросы | # 1 ms access dasturida mavjud ob'ektlar to'liq keltirilgan javobni aniqlang. Таблица, Форма, Запрось, Отчёт, Макросы +Таблица, Макет, Запрось, Слайд, Макросы Таблица, Макет, Запрось, Файл, Макросы Таблица, Ячейка, Запрось, Контур Excel dasturida yangi hujjat yaratilsa, unga qanday nom biriktiriladi? Документ +Презентация -книга -лист # 3 Презентация 78,3 Kb. 4 | o'qib | | Oliy ta`’lim, fan innovatsiyalar vazirligi toshkent davlat iqtisodiyot universiteti samarqand filiali Agar jadvaldan bo’sh ustunlar o’chirilishi kerak bo’lsa, «разработчик»-«Выполнить»-«Макросы»-«SelectColumn»-«Выполнить» ni tanlang 1,68 Mb. 1 | o'qib |
1
| |
Xarid qilish klasteri - Image Recognition

|
Image Recognition
|
bet | 69/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Xarid qilish klasteri:
Xarid ma’lumotlarini klasterlash tez-tez birgalikda sotib olinadigan tovarlar guruhlarini aniqlashga yordam beradi, bu inventarizatsiyani boshqarish va o‘zaro sotish uchun foydali bo‘lishi mumkin.
from sklearn.cluster import KMeans
# Ma’lumotlarni yuklash
data = pd.read_csv('ma’lumotlar_o_sotib olishlar.csv')
# Belgilarni ajratish
features = data.drop('CustomerID', axis=1)
# Klasterlash
kmeans = KMeans(n_clusters=5)
data['Cluster'] = kmeans.fit_predict(features)
Mijozlarning fikr-mulohazalari uchun matnli ma’lumotlarni tahlil qilish:
Mijozlarning fikr-mulohazalarini baholash va tasniflash uchun matn tahlilidan foydalanish muammolarni aniqlash va xizmatni yaxshilashga yordam beradi.
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
# Ma’lumotlarni yuklash
data = pd.read_csv('sharhlar_klientlar.csv')
# Ma’lumotlarni tayyorlash
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data[' Sharhlar'])
y = data[' Qoniqish ']
# Modelni o‘qitish
model = MultinomialNB()
model.fit(X, y)
# Bashorat qilish
new_review = vectorizer.transform(["Ajoyib mahsulot, juda mamnun!"])
satisfaction_prediction = model.predict(new_review)
Ushbu misollar biznesdagi muayyan vazifalar uchun mashinali o‘qitish va ma’lumotlarni tahlil qilishdan qanday foydalanishni ko‘rsatadi. Kodni sizning aniq talablaringiz va ma’lumotlaringizga moslashtirish muhimdir.
Python dasturlash tilidan foydalangan holda biznes jarayonlarini optimallashtirish uchun mashinali o‘qitish (mo) va ma’lumotlarni tahlil qilishdan foydalanishning ba’zi misollari:
Marketing strategiyalarini takomillashtirish:
Mijozlarning xatti-harakatlari to‘g'risidagi ma’lumotlarni tahlil qilish shaxsiylashtirilgan marketing strategiyalarini yaratish va konversiyani yaxshilashga yordam beradi.
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# Ma’lumotlarni yuklash
customer_data = pd.read_csv('данные_о_клиентах.csv')
# Ma’lumotlarni tayyorlash
features = customer_data.drop('покупки', axis=1)
scaler = StandardScaler()
scaled_features = scaler.fit_transform(features)
# Mijozlarni klasterlash
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
customer_data[' Klaster'] = kmeans.fit_predict(scaled_features)
|
| |
Mavjud biznes jarayonlariga sun’iy intellekt texnologiyalarini joriy etish bo‘yicha tavsiyalar

|
Mavjud biznes jarayonlariga sun’iy intellekt texnologiyalarini joriy etish bo‘yicha tavsiyalar
|
bet | 71/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024 5.3.Mavjud biznes jarayonlariga sun’iy intellekt texnologiyalarini joriy etish bo‘yicha tavsiyalar
Python dasturlash tilida sun’iy intellekt yordamida biznes jarayonlarini avtomatlashtirishning ba’zi amaliy misollari:
Elektron pochtani qayta ishlashni avtomatlashtirish:
Elektron pochta xabarlarini avtomatik tahlil qilish va tasniflash uchun tabiiy tilni qayta ishlash uchun Space kutubxonasidan foydalaning.
import spacy
from spacy.matcher import Matcher
# Space modelini yuklab olish
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# Elektron pochta xabarlarini tasniflash funktsiyasi
def classify_email(text):
doc = nlp(text)
matcher = Matcher(nlp.vocab)
# Kalit so‘zlarni topish uchun naqshlarni aniqlash
pattern1 = [{"LOWER": "urgent"}]
pattern2 = [{"LOWER": "meeting"}]
matcher.add("Urgent", None, pattern1)
matcher.add("Meeting", None, pattern2)
matches = matcher(doc)
if matches:
return " Muhim xat "
else:
return " Oddiy xat "
# Foydalanish misoli
email_text = " Uchrashuvga shoshilinch taklifnoma "
classification = classify_email(email_text)
print(classification)
Neyron tarmoqlar yordamida tasvirni qayta ishlash:
Tasvirlarni avtomatik ravishda tasniflaydigan neyron tarmoq modelini yaratish uchun TensorFlow kutubxonasidan foydalaning.
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np
# Oldindan tayyorlangan modelni yuklab olish
model = keras.applications.MobileNetV2(weights="imagenet")
# Tasvirni tasniflash funktsiyasi
def classify_image(image_path):
img = image.load_img(image_path, target_size=(224, 224))
img_array = image.img_to_array(img)
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
img_array = keras.applications.mobilenet_v2.preprocess_input(img_array)
predictions = model.predict(img_array)
decoded_predictions = keras.applications.mobilenet_v2.decode_predictions(predictions)
return decoded_predictions[0][0][1]
# Foydalanish misoli
image_path = " yo‘l_k_rasm.jpg "
classification = classify_image(image_path)
print(f" Tasvir tasnifi: {classification}")
|
| |
Pythonda biznes jarayonlarini optimallashtirish uchun mashinali o‘qitish va ma’lumotlar tahlilidan foydalanish misollari

|
Pythonda biznes jarayonlarini optimallashtirish uchun mashinali o‘qitish va ma’lumotlar tahlilidan foydalanish misollari
|
bet | 68/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024 5.2.Pythonda biznes jarayonlarini optimallashtirish uchun mashinali o‘qitish va ma’lumotlar tahlilidan foydalanish misollari
Pythonda biznes jarayonlarini optimallashtirish uchun mashinali o‘qitish va ma’lumotlarni tahlil qilishni qo‘llash turli xil vazifalarni o‘z ichiga olishi mumkin, masalan, bashorat qilish, tasniflash, klasterlash va naqsh va tendentsiyalarni aniqlash uchun umumiy ma’lumotlarni tahlil qilish. Mana bir nechta foydalanish misollari:
Talabni bashorat qilish:
Mahsulot yoki xizmatlarga talabni bashorat qilish inventarizatsiya va ishlab chiqarish quvvatini boshqarishni optimallashtirishga yordam beradi.
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# Ma’lumotlarni yuklash
data = pd.read_csv('ma’lumotlar_o_sotish.csv')
# Ma’lumotlarni ajratish
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('Sales', axis=1), data['Sales'], test_size=0.2, random_state=42)
# Modelni o‘qitish
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X_train, y_train)
# Bashorat qilish
predictions = model.predict(X_test)
# Aniqlikni baholash
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
Mijozlarning tasnifi:
Mijozlarni ularning xususiyatlariga qarab tasniflash shaxsiylashtirilgan marketing strategiyalarini yaratishga yordam beradi.
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Ma’lumotlarni yuklash
data = pd.read_csv('ma’lumotlar_o_klientlar.csv')
# Ma’lumotlarni ajratish
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('Target', axis=1), data['Target'], test_size=0.2, random_state=42)
# Modelni o‘qitish
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# Bashorat qilish
predictions = model.predict(X_test)
# Aniqlikni baholash
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Pythonda biznes jarayonlarini optimallashtirish uchun mashinali o‘qitish va ma’lumotlar tahlilidan foydalanish misollari
|
Sun’iy tafakkur texnologiyasi - Axborot tizimlari nazariy asoslari magistratura mutaxassisliklari uchun o

94
Axborot qidiruv intellektual tizimlari muammoga yo„naltirilgan
(faktografik) berilganlar bazasi bilan, tabiiy tilga nisbatan grammatik va
leksik chegaralangan, muloqot qilish tizimlari hisoblanadi. Bunday
tizimlar uchun bilimlar omboridan tashqari, muammo sohasida
bilimlarni taqdim etishning semantik
modelini amalga oshiruvchi
lingvistik protsessordan foydalanish xarakterlidir.
Tadqiqot tizimlari, hozirgi kunda, intellektual tizimning jadal
rivojlanayotgan sinflaridan biri hisoblanadi. Bu tizimlar,
birinchi
navbatda, ilm-fan va texnikaning matematika kam formallashgan
sohalarida rivojlana boshladi. Masalan, sport, tibbiyot, geologiya,
biologiya va boshqalar.
Mantiqiy-hisob tizimlari masalalarning boshlang„ich ma‟lumotlari
matematik modellarining murakkabligidan qat‟iy nazar,
boshqaruv va
loyihalash masalalarini yechish imkonini beradi. Bunda, hisoblash
jarayoni bosqichida, foydalanuvchiga muloqot rejimida nazorat qilish
imkoniyatini taqdim etadi. Umumiy holda,
muammoning bayoni
bo„yicha, predmet sohasi tilida matematik modelini avtomatik qurish va
funksional masalalarning tuzilishidan ishchi dasturlarni tahlil qilishni
ta‟minlaydi.
So„nggi vaqtlarda
gibrid tadqiqot tizimlar maxsus sinf sifatida
ajratilmoqda. Bunday tizimlar axborot-qidiruv, tadqiqot, mantiqiy-hisob
tizimlarining eng yaxshi tomonlarini o„zida jamlashi zarur.
Gibrid
tadqiqot tizimlarni ishlab chiqish sohasi boshlang„ich bosqichda turibdi.
Internetda ishlash asoslari - Axborot tizimlari nazariy asoslari magistratura mutaxassisliklari uchun o

113
yerda
Internet xizmati taqdim etuvchiga to„g„ridan-to„g„ri ulanish orqali
amalga oshiriladi. Bunday ulanish provayder
kompyuteridan sizning
kompyuteringizgacha kabel tortish orqali amalga oshiriladi va uzluksiz
kirishga ega bo„lasiz. Ma‟lumotlarni uzatish tezligi 64
Kbit/s. dan 256
Kbit/s. gacha. Telefon kabellarida har doim ham bo„sh juftliklar
bo„lmaganligi sababli, ulanish tashkiliy jihatdan murakkab bo„lishi
mumkin. Aloqa tezligi va sifati oddiy modemlardan
yuqori va shunga
mos ravishda qurilmalar narxi ham yuqori bo„ladi.
Radiokanal. Ancha qimmat bo„lgan bog„lanish usuli. Uzatish tezligi
64
Kbit/s. dan 2
Mbit/s. gacha bo„lishi mumkin. Radiokanaldan shaharning
turli burchaklarida joylashgan lokal tarmoqlarni bog„lashda foydalanish
maqsadga muvofiq.
Sputnik kanali. Sputnik kanalidan foydalanish uchun kompyuterga
ulangan maxsus adapter (qabul qilgich) va sputnik antennasi kifoya
qiladi. Teskari aloqa oddiy telefonli ulanish kabi.
Apparat vositalariga
bo„lgan minimal talab quyidagicha: kompyuter kamida 66
Mgs
chastotaga ega bo„lgan 486 protsessorga va
Microsoft firmasining barcha
keyingi operatsion tizimlariga
(Windows 95, 98, NT va boshqalar
) ega
bo„lishi lozim. Bu yerda uzatish tezligi 400
Kbit/s. ga yaqin.
Avtomatik qaror qabul qilish

|
Avtomatik qaror qabul qilish
|
bet | 67/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Avtomatik qaror qabul qilish:
Xavfsiz va samarali bo‘lgan ba’zi hollarda, AI oldindan belgilangan qoidalar yoki o‘qitilgan modellar asosida avtomatik ravishda operatsion qarorlar qabul qilish uchun ishlatilishi mumkin.
Sun’iy intellekt zamonaviy biznesning ajralmas qismiga aylanib, kompaniyalarga samaradorlikni oshirish, xarajatlarni kamaytirish va yaxshiroq strategik qarorlar qabul qilish imkoniyatini beradi.
Python dasturlash tilida sun’iy intellekt yordamida biznes jarayonlarini optimallashtirish bilan bog'liq bir nechta vazifalar uchun dasturiy ta’minot kodining misollarini keltiramiz.
Ma’lumotlarni qayta ishlashni avtomatlashtirish:
Ma’lumotlarni qayta ishlash uchun Pandas kutubxonasidan foydalanish misoli.
import pandas as pd
# Ma’lumotlarni yuklash
data = pd.read_csv('ваш_файл.csv')
# Dublikatlarni olib tashlash
data = data.drop_duplicates()
# Yo‘qolgan qiymatlarni almashtirish
data = data.fillna(0)
# Ma’lumotlarni yig'ish misoli
aggregated_data = data.groupby(' ustun’).sum()
Bashorat qilish uchun mashinani o‘rganish:
Bashorat qilish modelini yaratish uchun scikit-learn kutubxonasidan foydalanish misoli.
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# Ma’lumotlarni ajratish
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)
# Modelni yaratish va o‘qitish
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X_train, y_train)
# Bashorat qilish
predictions = model.predict(X_test)
# Modelning aniqligini baholash
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
Flash yordamida modelni tarqatish:
Bashorat qilish uchun oddiy veb-xizmatni yaratishga misol.
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
# Mijozdan ma’lumotlarni olish
data = request.json
# Model yordamida bashorat qilish
result = model.predict(data['features'])
# Natijani mijozga yuborish
return jsonify({'result': result})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
Ushbu misollar asoslarni ifodalaydi va sizning biznesingizning o‘ziga xos talablari va ma’lumotlar xususiyatlariga moslashishni talab qiladi.
|
| |
TCP, IP va URL-manzil tushunchalari

111
Internet manzillari ikki turda bo„lishi mumkin: sonli yoki domenli. Sonli
manzil axborot xabar oldida keltiriladi, u tarmoqqa ma‟lumotlar paketini
jo„natish uchun yetarli ma‟lumot beradi. Internet-manzil 4 baytga
bo„lingan 32 bitdan (to„rtta sondan) tashkil topgan bo„lib,
ularning har
biri 256 dan oshmaydi. Sonlarni yozish davrida biri ikkinchisidan nuqta
bilan ajratiladi. Masalan:
195.1.158.29
91.4.205.133
IP-manzillar tashkilotning o„lchami va faoliyat turi bilan bog„liq
holda ajratiladi. Ularni A, B va C sinflarga bo„lish mumkin.
A sinfi manzili – 0 dan 127 gacha bo‘lgan sonlar.
A sinfi tarmog„i tarmoq manzili uchun 7 bit va xost (o„zak yoki
tarmoq bo„g„ini) manzili uchun 24 bitga ega. Bu har birida 16 mln.dan
ortiq xost bo„lgan 128 ta tarmoqni nomlash imkonini beradi.
B sinfi manzili – 128 dan 191 gacha bo‘lgan sonlar.
B sinf tarmog„ida tarmoq manzili uchun 14 bit va xost manzili uchun
16 bit ajratiladi. Bu har birida 65.536 tagacha xost bo„lgan 16384 ta
tarmoqni nomlash imkonini beradi.
C sinfi manzili – 192 dan 223 gacha bo‘lgan sonlar.
C sinf tarmog„ida tarmoq manzili uchun 21 bit va xost manzili uchun
8 bit ajratiladi. Bu har birida 256 tagacha xost bo„lgan 2.097.152 ta
tarmoqni nomlash imkonini beradi.
Ko„pgina tarmoqlar B va C sinflariga tegishlidir. Manzillarni
berishni
InterNIC (International Network Information Center) markazi
amalga oshiradi. IP-manzil aniq kompyuterni ifodalaydi (nomlaydi).
TCP/IP qanday ishlaydi? Bu protokollar oilasi ma‟lumotlarni uzatish
uchun mo„ljallangan (fayllar, xatlar, hujjatlar va h.k.).
Bunda
uzatilayotgan axborot kichik-kichik paketlarga bo„linadi va ko„rsatilgan
manzil bo„yicha alohida jo„natiladi. Har bir paket axborot yoki faylning
qandaydir qismini hamda xizmatchi axborotni o„z ichiga oladi. Bu
xizmatchi axborot xususan paketlar sonini, joriy paket tartibini oladi.
Xizmatchi axborot yordamida kompyuter xabar yoki faylni kerakli
tartibda tiklash imkoniyatiga ega. Agar qandaydir paket yo„lda yo„qolib
qolsa, kompyuter jo„natuvchidan uning yangi nusxasini (uni olmagunga
qadar) jo„natishni so„raydi.
URL (Universal Resource Locator) manzil –
bu Internet manzili
bo„lib, aniq bir
Web-sahifani yoki qandaydir manbani ifodalaydi.
http://www.altavista.com/
– URLga misol bo„lishi mumkin.
Internetda ishlash jarayonida tez-tez murojaat qilinadigan ixtiyoriy
Web-sahifalarning URL manzillari ro„yxati hosil bo„ladi.
Internet Explorer
112
dasturida ular bilan bog„lanish yaratish uchun
Избранное (Tanlangan)
papkasi xizmat qiladi. U
Web-
sahifalar nishonlarini
saqlash uchun
mo„ljallangan. Unga nishon qo„shish uchun
Web-
sahifa doirasida
sichqoncha o„ng tugmasi bosiladi va ochilgan kontekstli menyuda
Добавит в избранное (Tanlanganga qo‘shilsin) bo„limi tanlanadi.
https://www.youtube.com/watch?v=IbyPWn1eK

Tuzuvchilar: Madjitov A.
N.Sultanov
N.Nasriddinova
M. Nomonov
Q. Madraximov
A. Djalilov
SH. Abdumuminov
T
J.Hamidov
aqrizchilar:
R. Ataboyev
Professional ta’limni rivojlantirish instituti“WorldSkills”, dual ta’lim va o‘quv amaliyotlarini metodik ta’minlash bo‘limi boshlig‘i
Professional ta’limni rivojlantirish institutiTa’lim texnologiyalari, o‘quv reja va dasturlarini ishlab chiqish bo‘limibosh mutaxassisi
Andijon shahar 5-son kasb-hunar
maktabi O‘IBDO‘
Andijon shahar 5-son kasb-hunar
maktabi bosh ustasi
Andijon shahar 5-son kasb-hunar maktabi ishlabchikarishtalimustasi
Andijon shahar 5-son kasb-hunar maktabi ishlabchikarishtalimustasi
Andijon shahar 5-son kasb-hunar maktabi ishlabchikarishtalimustasi
«UZAUTO MOTORS» aksiyadorlik jamiyati o‘qitish ishlarini tashkil qilish bo‘limi boshlig‘i
«UZAUTO MOTORS» aksiyadorlik jamiyati o‘qitish ishlarini tashkil qilish bo‘yicha ikkinchimutaxasiz
Jami
  


  
168 - Avtomobillarni ta

Avtomobillarni ta
NOD 30711601 Avtomobillarni tamirlash va ularga xizmat korsati 2
3. O‘quvchilarning bilim vako‘nikmalarini baholash O‘quv dasturi davomida o‘quvchilar tomonidan o‘zlashtirilgan bilim, ko‘nikma va malakalar ichki nazorat bo‘yicha amaldagi tartib asosida baholanadi. Baholash usullari, savol- javob va amaliy topshiriqlardan iborat bo‘lib, ular o‘quv elementini o‘zlashtirish natijalarini aniqlashga imkon beradi. Nazorat savollari va topshiriqlar qo‘yilgan maqsadga hamohang bo‘lishilozim. 4.Tavsiyaetiladiganadabiyotlar ro‘yhati: 1. R.Tillaxo‘jaev, A.Madjitov Avtomobil elektr va elektron jihozlari tuzilishi, ularga texnik xizmat ko‘rsatish vata’mirlash Turon Biznes Markazi 2023-yil 2. U.G‘aybullaev Avtomobillarningelektr va elektron jihozlar Shafoat Nur Fayz 2023-yil 3. Magdiev Sh.P. Avtomobil yurish qismlariga texnik xizmat ko‘rsatish va ta’mirlash Turon Biznes Markazi 2023-yil 4. J.Kulmuxamedov va boshqalar “Avtomobillarni tuzilishi”, ‘Excellent Polygraphy” Toshkent-2021 yil. 5. J.Kulmuxamedov va boshqalar “Avtomobillarni tuzilishi, avtomobil dvigatellariga servis xizmat ko‘rsatish vata’mirlash”, “Turon nashriyoti” Toshkent-2021 yil. 6. J.Kulmuxamedovva boshqalar “Avtomobillarnituzilishi, ularga servis xizmat ko‘rsatish va ta’mirlash”, “Turon nashriyoti” Toshkent-2021 yil. 7. Sh.Magdiev, Avtomobillartuzilishi, avtomobil uzatmalar qutisiga servis xizmat ko‘rsatish vata’mirlash “Turon nashriyoti” Toshkent-2021 yil 8. D.I. Xoshimov, G‘ .N.Maxmudov “Yengil avtomobillarning tuzilishi”, “Avtomsan” Toshkent-2019 yil. 9. A.Muxitdinov, J.Qulmuxamedov “Transport vositalarining tuzilishi”, “Ta’lim nashriyoti” Toshkent-2019 yil. 10.O..Salimov , J.Kulmuxamedov “Avtomobillarni tuzilishi, texnik xizmat ko‘rsatish va ta’mirlash”, “Ilm Ziyo” Toshkent-2017 yil. 11.A.Muxitdinov, V.Sattivaldiyev, Sh.Xakimov “Transport vositalarining tuzilishi”, “Ta’lim nashriyoti” Toshkent-2014 yil. 12. D.I.Xoshimov “GM-Uzbekistan avtomobillarning konstruksiyasi”, “Avtomsan” Toshkent- 2017 yil. Internet manbalari. https://www.youtube.com/watch?v=Hf5Nfg183lA&list=PL2DwPcU8Gb951lPTV5XbExGf- FYTwuCr9 https://www.youtube.com/watch?v=6jo4wR7tH94&list=PL2DwPcU8Gb951lPTV5XbExGf- FYTwuCr9&index=2 https://www.youtube.com/watch?v=DUehAbeguqs&list=PLjHOqVjjVAHTkzGJnSt0Tokid02 se89C6 https://www.youtube.com/watch?v=duXe651ju4Q&list=PLjHOqVjjVAHTkzGJnSt0Tokid02s e89C6&index=2 https://www.youtube.com/watch?v=7PhTTX37SRk&list=PLjHOqVjjVAHTkzGJnSt0Tokid02s e89C6&index=6 https://www.youtube.com/watch?v=1McNP6ImbQA&list=PLjHOqVjjVAHTkzGJnSt0Tokid0 2se89C6&index=9 https://www.youtube.com/watch?v=jBAqA-JWIQk&list=PLPr0HmiQrrltJP733PLR609vr- mk27D8V https://www.youtube.com/watch?v=EynAS6w_zLY&list=PLPr0HmiQrrltJP733PLR609vr- mk27D8V&index=2 https://www.youtube.com/watch?v=EMldwOvJiA8&list=PLPr0HmiQrrltJP733PLR609vr- mk27D8V&index=3 Download 1,56 Mb.
|
ML yordamida avtomatik qaror qabul qilish

|
ML yordamida avtomatik qaror qabul qilish
|
bet | 73/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024ML yordamida avtomatik qaror qabul qilish:
Kirish asosida avtomatik qarorlar qabul qilish uchun mashinali o‘qitish modelidan foydalanish.
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# Ma’lumotlarni yuklash
data = pd.read_csv('sizning_dataset.csv')
# Ma’lumotlarni tayyorlash
X = data.drop("maqsad_ o‘zgaruvchan", axis=1)
y = data["maqsad_ o‘zgaruvchan"]
# Modelni o‘qitish
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X, y)
# Bashorat qilish uchun yangi ma’lumotlar
new_data = pd.read_csv('новые_данные.csv')
# Bashorat qilish
predictions = model.predict(new_data)
# Bashorat asosida qaror qabul qilish
# ...
Hisobotlarni avtomatlashtirish:
Ma’lumotlarni tahlil qilish uchun Pandas kutubxonasidan va avtomatik hisobotlarni yaratish uchun grafikalar yaratish uchun Matplotlib-dan foydalanish.
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Ma’lumotlarni yuklash
data = pd.read_csv('ваш_датасет.csv')
# Ma’lumotlarni tahlil qilish
summary_statistics = data.describe()
# Ma’lumotlarni vizualizatsiya qilish
data.plot(x='o‘zgaruvchi_x', y="o‘zgaruvchi_y", kind='scatter')
plt.title('O‘zgaruvchi_x va o‘zgaruvchi_y grafigi')
plt.show()
Ushbu misollar sun’iy intellekt va turli Python kutubxonalaridan elektron pochta va matnni qayta ishlashdan tortib, veb-qirqish va mashinani o‘rganishga asoslangan qarorlar qabul qilishgacha bo‘lgan turli xil biznes jarayonlarini avtomatlashtirish uchun qanday foydalanishni ko‘rsatadi.
Xulosa:
Python dasturlash tilidan foydalangan holda biznes jarayonlarini optimallashtirishda sun’iy intellekt (AI) ning rolini o‘rganish natijasida ushbu texnologiya tashkilotlarda samaradorlikni oshirish va strategik qarorlar qabul qilishning asosiy vositasiga aylanishi aniqlandi.
Sun’iy intellekt biznes jarayonlarini optimallashtirishga yordam beradigan muntazam vazifalarni avtomatlashtirish, ma’lumotlarni tahlil qilish va tendentsiyalarni bashorat qilishda ajoyib imkoniyatlarni namoyish etadi. Python dasturlash tilida mashinali o‘qitish va ma’lumotlarni tahlil qilishni qo‘llash kompaniyalarga naqshlarni aniqlash, resurslarni optimallashtirish va qabul qilingan qarorlar sifatini yaxshilash uchun vositalarni taqdim etadi.
Sun’iy intellekt texnologiyalarini mavjud biznes jarayonlariga muvaffaqiyatli integratsiya qilish uchun kadrlar tayyorlashni tashkil etish, aniq amalga oshirish strategiyalarini ishlab chiqish va AI va inson resurslari o‘rtasida samarali hamkorlikni ta’minlash tavsiya etiladi. Bundan tashqari, ushbu vositaning potentsialini maksimal darajada oshirish uchun sun’iy intellektdagi yangi tendentsiyalar va texnologik yutuqlarni doimiy ravishda kuzatib borish muhimdir.
|
| |
Dasturiy vosita xavfsizligining fundamental tamoyillari

185
standart holda o‘rnatilgan bo‘lsada, aksariyat foydalanuvchilar
tomonidan ushbu sozlanma o‘chirib qo‘yiladi.
Minimal imtiyozlar tamoyili.
Axborot xavfsizligi, informatika,
dasturlash va boshqa sohalarda keng qo‘llaniluvchi minimal imtiyozlar
tamoyili (Principle of least privilege) – hisoblash muhitidagi u yoki bu
abstraksiya darajasida resurslarga murojaatni tashkil qilish. Bunga ko‘ra
har bir modul o‘z vazifasini to‘laqonli bajarishi uchun zarur bo‘lgan
resurs yoki axborotdan minimal darajada foydalanish talab etiladi.
Bu tamoyil foydalanuvchi yoki dasturchiga faqat o‘z vazifasi
uchun zarur bo‘lgan imtiyozlarga ega bo‘lishi kerakligini anglatadi.
Masalan, vaqt o‘tkazish uchun ishlab chiqilgan turli mobil o‘yin
dasturlari SMS xabarni o‘qish yoki qo‘ng‘iroq qiluvchilar ro‘yxatini
bilish imkoniyatiga ega bo‘lishi shart emas. Masalan, dasturlash tillarida
(Java dasturlash tilida keltirilgan) obyektlardan foydanishni cheklash
uchun turli kalit so‘zlardan foydalaniladi (7.2-jadval).
7.2-jadval
K. A. Tashev texnika fanlari nomzodi, dotsent, Muhammad - bet 67

122
Xavfsizlik xodimi
tashkilot atrofida xavfsizlikka aloqador jixozlarni
o‘rnatish, boshqarish va ularni to‘g‘ri ishlayotganini kafolatlashi shart.
Axborot xavfsizligining bosh xodimi (Chief Information Security
Officer).
O‘tgan davrlarda, axborot xavfsizligining bosh xodimi
tashkilotdagi barcha xavfsizlikka aloqador jarayonlarni nazoratlashi,
hattoki, tarmoq va tizim xavfsizligiga ham javobgar bo‘lgan. Hozirda
esa, ushbu shaxslarga, asosan, texnik tomondan bilim va ko‘nikmalar
berilishi talab etiladi.
Foydalanishlarni nazoratlash: autentifikatsiya usullari.
Tashkilot
hududida shaxslarni autentifikatsiyalash vazifasi o‘rta to‘siqlar
vazifasini bajaruvchi turniketlar tomonidan yoki qo‘riqchilar tomonidan
ham amalga oshirilishi mumkin.
Fizik xavfsizlikni nazoratlash: fizik qulflar
ruxsatsiz fizik
foydalanishlarni cheklashda foydalaniladi. Har bir tashkilot o‘zining
xavfsizlik talablaridan kelib chiqqan holda ularni tanlashi shart.
Quyidagi turdagi fizik qulflardan amalda keng foydalanilmoqda:
Mexanik qulflar:
tashkilotda fizik foydalanishlarni cheklashning
eng oson usuli hisoblanib, kalitli yoki kalitsiz bo‘lishi mumkin. Mexanik
qulflarga 4.19-rasmda misollar keltirilgan.
4.19-rasm. Mexanik qulflar
Raqamli qulflar:
raqamli qulfli eshiklarni ochish uchun biror
narsani (kalitni) olib yurish talab etilmaydi, barmoq izi, smart karta yoki
PIN koddan oson foydalaniladi.
Elektr/ elektromagnetik qulflar:
elektr yoki elektron qulflash tizimi
elektr quvvatini kamaytirishga asoslangan bo‘lib, natijada eshik
ochiladi. Ularni, odatda magnit yoki va elektromotor faollashtiradi va
deaktivlashtiradi. Ushbu qulflar ochilishi uchun kalit talab etilmaydi.
Yong‘inga qarshi himoya vositalari

121
Bino ichida foydalaniluvchi fizik to‘siqlarning quyidagi turlari
mavjud:
-
devorlar/ elektr devorlar/ metall to‘siqlar
dan odatda taqiqlangan
hududlarni, nazoratlanadigan hududlarni va ruxsatsiz kirishdan
himoyani belgilashda foydalaniladi. Fizik to‘siqlarni amalga oshirishdan
asosiy maqsad:
o
hujumchini blokirovkalash va ushlab qolish;
o
tashkilot chegarasini belgilash;
o
xavfsiz hududni tashqi hujumlardan himoyalash;
o
transportlarni kirishidan himoyalash;
o
qo‘poruvchilik hujumlaridan himoyalash.
-
N.Sultanov - Avtomobillarni ta

N.Sultanov Professional ta’limni rivojlantirish
institutiTa’lim texnologiyalari, o‘quv reja va dasturlarini ishlab chiqish bo‘limibosh mutaxassisi
A
A.Mirzayev
saka tuman 2-son kasb-hunar
maktabi O‘IBDO‘
E.Ergashev
Asaka tuman 2-son kasb-hunar maktabi maxsus fano‘qituvchisi’
O.Nurmatov
Asaka tuman 2-son kasb-hunar maktabi maxsus fano‘qituvchisi’
F.Mirzayev
Asaka tuman 2-son kasb-hunar maktabi Ishlab chiqarishta’limiustasi
O.Urmonov
Asaka tuman 2-son kasb-hunar maktabi Ishlab chiqarishta’limiustasi
S.Ibragimova
Asaka tuman 2-son kasb-hunar maktabi Ishlab chiqarishta’limiustasi
Taqrizchilar: J.Hamidov «UZAUTO MOTORS» aksiyadorlik
jamiyati o‘qitish ishlarini tashkil qilish bo‘limi boshlig‘i
R. Ataboyev «UZAUTO MOTORS» aksiyadorlik
jamiyati o‘qitish ishlarini tashkil qilish bo‘yicha ikkinchimutaxasiz
1. O‘quvdasturiumumiy talablari
Dasturnomi
|
Elektrsxemalarinio‘qish
|
Ajratilgan soat
|
40
|
O‘qituvchiningmashg‘ulotida qatnashibo‘zlashtirilishilozim bo‘lgan mavzularsoni
|
8
|
Dasturningmaqsadi
|
O‘quvchilarga avtomobillarning elektr sxemalarini tuzishni,o‘qishni, ulardagi jihoz va moslamalarni shartli belgilar bilan belgilash qoidalari bilan tanishtirish bilimlari shakllantiriladi.
|
O‘zlashtirish (o‘qitish) natijalari
|
Dasturni o‘zlashtirish natijasida o‘quvchilar avtomobillarning elektr sxemalarini tuzishni, o‘qishni, ulardagi jihoz va moslamalarni shartli belgilar bilan belgilash bo‘yicha bilimlarga ega bo‘ladi
|
Bilimlar
|
- elektr sxemalar haqida umumiy ma’lumotlar, elektr sxemalarni chizishvao‘qishqoidalari,sxemalarningshartlibelgilari;
- konstruktorlik, texnologik va boshqa normativ hujjatlarning asosiy talablari;
- sxemalarni tuzish uchun – konstruktorlik hujjatlari yagona tizimi (YESKD) va texnologik hujjatlar yagona tizimi (YESTD) talablari;
- sxemalarning turlari;
- qurilmava jihozlarnitasvirlashniasosiy vositalari;
- shartligrafik belgilashlarni qurishtartiblari.
|
Ko‘nikmalar
|
- sxemalarva grafiklarnio‘qishvachizish;
- turli xil murakkablikdagi elektr va montaj sxemalarni o‘qish va bajarish;
- avtomobil elektr jihozlari priborlari, uzel va mexanizmlarni elektrsxemalarinio‘qish;
- funksional, tizimli, ulash, birlashtirish, joylashish va umumiy sxemalar;
- elektrsxemalarni bajarish uchunumumiy talablar;
- GOST 2.701 84 va GOST 2.702 75 elektrsxemalarni bajarish;
- elektr sxemalarda shartli grafik belgilashlarni oddiy geometrik namunalardan (nuqta kesim, to‘g‘ri chiziq, dumaloq va uning qismlari, to‘g‘riburchakva uchburchak ) foydalanib qurish.
|
|
|
RPA (Robotic Process Automation) yordamida ma’lumotlarni avtomatik qayta ishlash

|
RPA (Robotic Process Automation) yordamida ma’lumotlarni avtomatik qayta ishlash
|
bet | 72/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024RPA (Robotic Process Automation) yordamida ma’lumotlarni avtomatik qayta ishlash:
Ma’lumotlarni elektron jadvallardan ma’lumotlar bazasiga nusxalash kabi muntazam vazifalarni avtomatlashtirish uchun robotlar yaratish uchun UI Path kutubxonasidan foydalaning.
# Uipath Python faoliyatidagi skript misoli
import pandas as pd
# Excel - dan ma’lumotlarni yuklab olish
data = pd.read_excel('ваш_файл.xlsx')
# Ma’lumotlar bazasiga ulanish
conn = psycopg2.connect(dbname='sizning_baza’, user='sizning_foydalanuvchi', password='sizning_parol', host='sizning_host')
cursor = conn.cursor()
# Ma’lumotlar bazasiga ma’lumotlarni yozish
for index, row in data.iterrows():
cursor.execute("INSERT INTO sizning jadvalingiz (ustun1, ustun2) VALUES (%s, %s)", (row[' 1-ustun’], row[' 2-ustun’]))
# Ulanishni yopish
conn.commit()
conn.close()
NLTK yordamida so‘zlarni qayta ishlash jarayonlarini avtomatlashtirish:
Matn ma’lumotlarini tahlil qilish va asosiy ma’lumotlarni olish uchun NLTK kutubxonasidan foydalaning.
from nltk import word_tokenize, pos_tag, ne_chunk
# Matnni qayta ishlashga misol
text = " Tahlil qilish uchun namunaviy matn."
# Tokenizatsiya
words = word_tokenize(text)
# Qisman belgilash
pos_tags = pos_tag(words)
# Nomlangan ob'ektlarni qazib olish
named_entities = ne_chunk(pos_tags)
Ushbu misollar matnli ma’lumotlarni qayta ishlashdan tortib tasvirlarni tasniflashgacha, RPA yordamida muntazam vazifalarni robotlashtirishgacha bo‘lgan turli xil biznes jarayonlarini avtomatlashtirish uchun sun’iy intellektdan qanday foydalanishni ko‘rsatadi.
Python dasturlash tilida sun’iy intellekt yordamida biznes jarayonlarini avtomatlashtirishning ba’zi amaliy misollari:
Elektron pochtani qayta ishlashni avtomatlashtirish:
Xabarlarni tarkibiga qarab tasniflash maqsadida elektron pochtani avtomatik tahlil qilish uchun imaplib kutubxonasidan foydalanish.
import imaplib
from email import message_from_bytes
# Pochta qutisiga ulanish
mail = imaplib.IMAP4_SSL('imap.gmail.com')
mail.login('ваш_email@gmail.com', 'sizning_parol')
mail.select('inbox')
# Xabarlarni qidirish
result, data = mail.search(None, 'ALL')
for num in data[0].split():
result, msg_data = mail.fetch(num, '(RFC822)')
email_message = message_from_bytes(msg_data[0][1])
# Xabar mazmunini tahlil qilish va qaror qabul qilish
# ...
# Ulanishni yopish
mail.logout()
|
| |
Mo-08-0491237 Asrorova Alisa Abror qizi

MO-08-0491237
Asrorova
Alisa Abror qizi
2022-yil 16-sentabrdan 2022-yil 28-dekabrgacha
Abdulla Avloniy nomidagi pedagoglarni kasbiy
rivojlantirish va yangi
metodikalarga o‘rgatish
milliy-tadqiqot instituti
Jami 36
soatli
“INFORMATIKA VA
AXBOROT TEXNOLOGIYALARI FANI
O‘QITUVCHILARINI UZLUKSIZ KASBIY RIVOJLANTIRISH”
A.Radjiyev
2022-yil 28-dekabr
18
Jami
  


  
216 - Avtomobillarni ta

Avtomobillarni ta
NOD 30711601 Avtomobillarni tamirlash va ularga xizmat korsati 2
3. O‘quvchilarning bilim vako‘nikmalarini baholash O‘quv dasturi davomida o‘quvchilar tomonidan o‘zlashtirilgan bilim, ko‘nikma va malakalar ichki nazorat bo‘yicha amaldagi tartib asosida baholanadi. Baholash usullari, savol- javob va amaliy topshiriqlardan iborat bo‘lib, ular o‘quv elementini o‘zlashtirish natijalarini aniqlashga imkon beradi. Nazorat savollari va topshiriqlar qo‘yilgan maqsadga hamohang bo‘lishilozim. 4.Tavsiyaetiladiganadabiyotlar ro‘yhati: 1. R.Tillaxo‘jaev, A.Madjitov Avtomobil elektr va elektron jihozlari tuzilishi, ularga texnik xizmat ko‘rsatish vata’mirlash Turon Biznes Markazi 2023-yil 2. U.G‘aybullaev Avtomobillarningelektr va elektron jihozlar Shafoat Nur Fayz 2023-yil 3. Magdiev Sh.P. Avtomobil yurish qismlariga texnik xizmat ko‘rsatish va ta’mirlash Turon Biznes Markazi 2023-yil 4. J.Kulmuxamedov va boshqalar “Avtomobillarni tuzilishi”, ‘Excellent Polygraphy” Toshkent-2021 yil. 5. J.Kulmuxamedov va boshqalar “Avtomobillarni tuzilishi, avtomobil dvigatellariga servis xizmat ko‘rsatish vata’mirlash”, “Turon nashriyoti” Toshkent-2021 yil. 6. J.Kulmuxamedovva boshqalar “Avtomobillarnituzilishi, ularga servis xizmat ko‘rsatish va ta’mirlash”, “Turon nashriyoti” Toshkent-2021 yil. 7. Sh.Magdiev, Avtomobillar tuzilishi, avtomobil uzatmalar qutisiga servis xizmat ko‘rsatish vata’mirlash “Turon nashriyoti” Toshkent-2021 yil 8. D.I. Xoshimov, G‘ .N.Maxmudov “Yengil avtomobillarning tuzilishi”, “Avtomsan” Toshkent-2019 yil. 9. A.Muxitdinov, J.Qulmuxamedov “Transport vositalarining tuzilishi”, “Ta’lim nashriyoti” Toshkent-2019 yil. 10.O..Salimov , J.Kulmuxamedov “Avtomobillarni tuzilishi, texnik xizmat ko‘rsatish va ta’mirlash”, “Ilm Ziyo” Toshkent-2017 yil. 11.A.Muxitdinov, V.Sattivaldiyev, Sh.Xakimov “Transport vositalarining tuzilishi”, “Ta’lim nashriyoti” Toshkent-2014 yil. 12. D.I.Xoshimov “GM-Uzbekistan avtomobillarning konstruksiyasi”, “Avtomsan” Toshkent- 2017 yil. Internet manbalari. https://www.youtube.com/watch?v=DwaSY41Ok0w https://www.youtube.com/watch?v=rwgPs_aMu6w https://www.youtube.com/watch?v=hqSK4CBtTsk https://www.youtube.com/watch?v=u5CW5477Pe0 https://www.youtube.com/watch?v=i7pDwyKAk0s https://www.youtube.com/watch?v=7tqAJy2cPgk https://www.youtube.com/watch?v=CgeWn1cvH64 https://www.youtube.com/watch?v=oCoL2u83Px0 https://www.youtube.com/watch?v=nn35UkKQ-Fo Download 1,56 Mb.
|