nyuuzyou/kompy huggingface dataset:
-misol... Keling, bizning holatimizda (2.2-rasm) R6 = ∞

|
-misol... Keling, bizning holatimizda (2.2-rasm) R6 = ∞
|
bet | 21/25 | Sana | 07.12.2023 | Hajmi | 0,62 Mb. | | #113199 |
Bog'liq Kirxgof tenglamalari usuli2-misol... Keling, bizning holatimizda (2.2-rasm) R6 = ∞ , bu zanjirning ushbu qismini buzishga teng (2.3-rasm). Qolgan zanjirning shoxlari oqimlarini aniqlaylik. agar quvvat balansini hisoblasangiz E1 =5 V, E2 =15 B, R1 = 3 Ohm, R2 = 5 Ohm, R 3 =4 Oh, R 4 =2 Oh, R 5 =3 ohm.
Guruch. 2.3 Muammoni hal qilish sxemasi.
Yechim. 1. Tarmoqli oqimlarning yo'nalishini o'zboshimchalik bilan tanlaylik, bizda ulardan uchtasi bor: I1 , I2 , I3 .
2. Birinchi Kirxgof qonuni bo'yicha faqat bitta mustaqil tenglama tuzamiz, chunki zanjirda faqat ikkita tugun mavjud. V va D.
Tugun uchun V: I1 + I2 — I3 = O
3. Mustaqil konturlarni va ularning o`tish yo`nalishini tanlaylik. DAVD va ICSD konturlarini soat yo'nalishi bo'yicha chetlab o'tishga ruxsat bering:
E1-E2 = I1 (R1 + R5) - I2 R2,
E2 = I2· R2 + I3· (R3 + R4).
Keling, qarshilik va EMF qiymatlarini almashtiramiz.
I1 + I2 — I3 =0
I1 +(3+3)- I2 · 5=5-15
I2 · 5+ I3 (4+2)=15
Tenglamalar tizimini yechib, biz shoxlarning oqimlarini hisoblaymiz.
I1 =- 0.365A ; I2 = I22 — I11 = 1.536A ; I3 = 1,198A.
Qarorning to'g'riligini tekshirish uchun biz imkoniyatlar balansini tuzamiz.
Σ EiIi =Σ Iy2 Ry
E1 I1 + E2 I2 = I12 (R1 + R5) + I22 R2 + I32 (R3 + R4);
5 (-0.365) + 15 1.536 = (-0.365) 2 6 + 1.5632 5 + 1.1982 6
1,82 + 23,44 = 0,96 + 12,20 + 8,60
21,62 ≈ 21,78.
Farqlar ahamiyatsiz, shuning uchun yechim to'g'ri.
Ushbu usulning asosiy kamchiliklaridan biri ko'p miqdorda tizimdagi tenglamalar. Qachon iqtisodiy hisoblash ishlari hisoblanadi Loop joriy usuli.
2.3 Halqa oqimlarining usuli.
Hisoblashda Loop joriy usuli Har bir mustaqil sxemaning o'ziga xos (shartli) borligiga ishoning Loop oqimi... Tenglamalar Kirchhoffning ikkinchi qonuniga binoan pastadir oqimlariga nisbatan. Shunday qilib, tenglamalar soni mustaqil konturlar soniga teng.
Tarmoqlarning haqiqiy oqimlari har bir filialning halqa oqimlarining algebraik yig'indisi sifatida aniqlanadi.
Masalan, rasmdagi sxemani ko'rib chiqing. 2.2. Keling, uni uchta mustaqil sxemaga ajratamiz: SIZDAN; ABDA; QuyoshDV va ularning har biri mos ravishda o'z halqa oqimiga ega ekanligiga rozi bo'ling I11 , I22 , I33 ... Rasmda ko'rsatilganidek, biz ushbu oqimlarning yo'nalishini barcha davrlarda bir xil soat yo'nalishi bo'yicha tanlaymiz.
Tarmoqlarning pastadir oqimlarini taqqoslab, tashqi shoxlar bo'ylab haqiqiy oqimlar halqa oqimlariga teng ekanligini va ichki tarmoqlar bo'ylab ular halqa oqimlarining yig'indisiga yoki farqiga teng ekanligini aniqlash mumkin:
|
| |
yil - Oliy va o’rta mahsus ta’lim vazirligi

|
Oliy va o’rta mahsus ta’lim vazirligi
|
bet | 27/217 | Sana | 15.05.2024 | Hajmi | 2,85 Mb. | | #236153 |
Bog'liq Raqamli iqtisodiyot-Darslik-18.02.20201977 yil: RSA (abbreviaturasi Ronald Rayvest, Adi Shamir va Leonard Adleman nomlaridan olingan kompaniya. Bu insonlar birinchi bo‘lib ochiq kalitli kriptosistemani ixtiro qilganlar) shifrlash tizimining birinchi tavsifi yaratilgan va unda konfidensial ma’lumotlarni shifrlash uchun ochiq kalit ishlatilgan hamda ularni deshifrlash uchun esa yopiq kalitdan foydalanilgan.
1979 yil: Ralf Merkle (AQShlik kriptograf va nanotexnologiya bo‘yicha mutaxassis, 1974 yilda u Merkli deb nomlangan ochiq kalitli boshqotirma yaratgan) «Merkle daraxti» ning qisqartirish mexanizmini ixtiro qilgan. Bu mexanizm katta hajmli ma’lumotlarni xavfsiz saqlash va ularni tekshirish uchun foydalaniladi. Undan tashqari, bu mexanizm bitkoin protokolida ham blokda joylashgan barcha operatsiyalarning Merkle ildizini hisoblash uchun ishlatiladi.
1990 yil: amerikalik matematik Devid Shaum markazlashgan va shaxsiy elektron valyuta DigiCash ni kriptografik protokollar asosida ixtiro qildi.
1992 yil: Skott Vanstoun (Certicom) kichikroq kalitlardan foydalanadigan va imzo qo’yish hamda shifrlash operatsiyalarini RSA algoritmiga nisbatan tezroq bajaruvchi ECDSA (Elliptic curve digital signature algorithm) nomli algoritmini taklif qildi.
1994 yil: Nik Sabo smart-kontrakt yoki aqlli shartnoma g’oyasini olg’a surdi.1996 yilning 18 iyuni: NSA «Qanday qilib valyuta ishlab chiqarish mumkin: anonim elektron pullar» deb nomlangan ma’ruza nashr qildi.
|
| |
Token yoki - Oliy va o’rta mahsus ta’lim vazirligi

|
Oliy va o’rta mahsus ta’lim vazirligi
|
bet | 204/217 | Sana | 15.05.2024 | Hajmi | 2,85 Mb. | | #236153 |
Bog'liq Raqamli iqtisodiyot-Darslik-18.02.2020Token yoki Tanga - Blokcheynlar bilan ishlovchi turli loyihalar chiqaradigan boshqa turdagi kriptovalyuta.
«Mayning» – bu kompyuter tizimlarining hisoblash quvvatlarini kriptovalyutaning tranzaktsiyalari zanjirini xosil qilish uchun ishlatilish jarayonidir. Kriptovalyutalarning emissiyasi xuddi shu mayning (kriptovalyuta tangalarini qidirib toppish, qo’lga kiritish) tamoili asosida amalga oshiriladi. Boshqacha qilib tushuntirganda, mayning (mayning) – shirlangan dasturiy kodni raqamlar varuatsiyasini tanlash yordamida topishga erishishdir. Mayning jarayoni blokcheynga kiritiladigan ma’lumotlar bloki zanjirini hisoblab topishdir, deyishimiz ham mumkin. Tizimning barcha talablarga javob beradigan Yangi ma’lumotlar blogini hisoblab topish va uni tashkil etgani uchun maining bilan shug’ullanuvchi inson – mayner bir qancha kriptovalyutalar birligi ko’rinishidagi mukofotlanuvni oladi. Ushbu kriptovalyuta esa o’z navbatida, istalgan turdagi valyutaga (dollar, evro, iyen, von va boshqalarga) konvertatsiya qilinib olinishi
mumkin. Shuni ham hisobga olish kerakki, har bir kriptovalyuta blogini hosil qilishga bir vaqtning o’zida jahon miqyosida bir qancha maynerlar kurash olib boradilar. Komp’yuteri eng tez va kuchli bo’lgan maynergina bu kurashda yutib chiqadi va tegishli mukofitni qo’lga kiritadi. Mayning jarayonini sodda xolda komp’yuter tomonidan murakkab masalalarni hal qilish jarayoni deb tushuntirish ham mumkin. Har bir masalani yechganlik uchun mayner elektron pullarga ekvivalent bo’lgan ma’lumotlar paketini oladi. Ushbu bloklar asta sekin yig’ilib, bir butun dasturiy kodga aylanadilar va ularning ma’lum bir guruhi kriptovalyutaning ma’lum bir birligini hosil qiladi.
Mayning fermalari – Mayning qilish maqsadida katta inshootlardan foydalangan xolda doimiy ravishda ishlab turuvchi yirik serverlardan iborat komp’yuter tizimlari.
|
| |
Raqamli imzo - Oliy va o’rta mahsus ta’lim vazirligi

|
Oliy va o’rta mahsus ta’lim vazirligi
|
bet | 202/217 | Sana | 15.05.2024 | Hajmi | 2,85 Mb. | | #236153 |
Bog'liq Raqamli iqtisodiyot-Darslik-18.02.2020Raqamli imzo – qandaydir mahfiy kalit yordamida generatsiya qilingan ma’lumotlar blogi. Ochiq kalit yordamida haqiqatan ham ma’lumotlar shu mahfiy kalit yordamida generatsiya qilingani tekshiriladi
Xesh-funktsiya yoki daydjest-funktsiya – boshlang’ich ma’lumotning nazorat yig’idisi bo’lib (bir tomonlama funktsiya), ma’lumotlarning ishonchsiz aloqa kanallari orqali uzatilishini tekshirish vositasidir ( bunda ma’lumotlarning butunligi tekshiriladi). Ma’lumot mahfiy kalit bilan shifrlangan xesh-funktsiya bilan birgalikda uzatiladi. Ma’lumotni oluvchi boshlang’ich axborotni olganidan so’ng, uning xesh-funktsiyasini aniqlaydi va uni qabul qilingan ma’lumotning xesh-funktsiyasini bilan solishtiradi va shundan so’ng tegishli qaror qabul qiladi.
MD2, MD4, MD5 xesh-funktsiyalari – havfsizlik tizimlaridagi eng ommabop bo’lgan xesh-funktsiyalar bo’lib, uzunligi 16 bayt bo’lgan daydjestlarni generatsiya qiladilar.
SHA-amerika standartidagi xesh-funktsiya – MD4 xesh-funktsiyaning adaptatsiya qilingan varianti hisoblanadi. Uning daydjesti uzunligi 20 baytdir.
MDC2 va MDC4 xesh-funktsiyalar – IBM kompaniyasi tomonidan foydalaniladigan bir tomonlama xesh-funktsiyalar bo’lib, ular DES shifrlash algoritmiga asoslangan.
RSA algoritmi - (Random Signature Algoritm) – Asimmetrik shifrlash algoritmi
Xesh – istalgan uzunlikdagi ma’lumotlar massividan oldindan aniqlangan uzunlikdagi qandaydir qiymat olish uchun amalga oshiriladigan o’zgartirishdir
Xesh funktsiya - katta hajmdagi (masalan, 125 megabaytli ma’lumot) fayllarga elektron raqamli imzo qo’yishdan avval undan xesh-funktsiya hisoblanadi va shundan so’ng uning qiymatiga elektron raqamli imzoni hisoblaydilar
|
| |
yil: Adam Bek - Oliy va o’rta mahsus ta’lim vazirligi

|
Oliy va o’rta mahsus ta’lim vazirligi
|
bet | 28/217 | Sana | 15.05.2024 | Hajmi | 2,85 Mb. | | #236153 |
Bog'liq Raqamli iqtisodiyot-Darslik-18.02.20201997yil: Adam Bek g’oya asosida ish bajarilishini tasdiqlash tizimi HashCash ni ixtiro qildi (Pricing via Processing or Combatting Junk Mail). Keyinchalik esa Adam Bek bitkoin ixtirochisi Satosi Nakamotoning birinchi hamkori bo‘lib tanilgan.
1998 yil: Digi Cashning bankrot bo’lishi. Vey Dan «The Cypherpunkts» tarqatuv vedomosti asosida ishlaydigan raqamli pullar g’oyasini ilgari surdi.
Napster'>1999 yil: Shon FenningNapster bilan hamkorlikda peer-to-peer (P2P) (birga- bir, bir rangli) texnologiyani ixtiro qildi. Bunda audo fayllarni almashinish platformasi Napster barcha fayllarning markaziy reestri Farm rolini o’ynaydigan va bir xil huquqqa ega bo’lgan hamkorlarga tegishli bo’lgan markaziy server bilan ishlaydi. Ushbu markazlashgan tizimda Napster platformasining bitta rad qilish nuqtasi (Single Point of Failure – SPOF) tashkil etilgan. Ammo bu sayt 2001 yilda intellectual mulk huquqlari buzilgani tufayli FBI tomonidan yopilgan.
2000 yil: Tom Pepper va Jastin Frankel P2P fayllari ma’lumotlarini uzatish uchun mo’ljallangan taqsimlangan platforma - Gnutellani tashkil qilishdi
1998–2005 yillar: NikSaboish tugallanganligini aniqlab beradigan qalbakilashtirishga chidamli bo’lgan markazlashmagan platform BitGold ni ishlab chiqdi. Ushbu platformada xozirgi davrda bitkoin tarkibiga kirgan bir qancha elementlardan foydalanilgan, shu jumladan, sana va vaqtni avtomatik ravishda qo’yish, elektron imzolar, ochiq kalitlar va boshqalar. Lekin bu tizim hujumlarga nisbatan anchagina chidamsiz bo’lgan edi.
2004 yil: Markazlashmagan valyuta tizimini yaratishga bo’lan ilk qadam sifatidaRipplepay yaratildi.
2007–2010 yillar: Bitkoin blokcheyni va uning bitkoin deb nomlangan valyutasining paydo bo’lishi.
Endi bitkoin ixtirochisi Satosi Nakomoto kimligini bilishga harakat qilamiz.
|
| |
CoinMarketCap.com - Oliy va o’rta mahsus ta’lim vazirligi

|
Oliy va o’rta mahsus ta’lim vazirligi
|
bet | 33/217 | Sana | 15.05.2024 | Hajmi | 2,85 Mb. | | #236153 |
Bog'liq Raqamli iqtisodiyot-Darslik-18.02.2020CoinMarketCap.comsaytikriptovalyutalarbozorinikuzatibturishgavaulardag ikapitalizatsiyamiqdorinibilishgaimkonberadi.
ShvetsiyadahamdunyodagiengqadimiyMarkaziybank (Riksbank)raqamlivalyutalarningimkoniyatlarinichamalashvaularhosilqilishimum kinbo’lganmuammolarnianiqlashuchune- kronadebnomlanganraqamlipullarnichiqarishgayo’naltirilganloyihaniamalgaoshir moqda.
BankningrahbarlaridanbiriS.SkinsliFinancialTimesgaberganinterv’yusidaquyidagil arniaytibo’tdi: “Bunimen 300 yildan avvalroq vujudgakelganqog’ozpullarsingariinqilobiyo’zgarishlardanbiridebbilaman.
Bizushbuloyihayordamidaraqamlivalyutalarmexanizminingpul- kreditsiyosatigavamoliyaviybarqarorlikkata’siriqandaybo’lishinivabuishamaliyotd
aqandayamalgaoshirilishinio’rganibchiqmoqchimiz”. Dunyodagiko’pchilikMarkaziybanklarraqamlivalyutalar, shujumladan, bitkoinninghamhayotgatadbiqqilinishiqandaypotentsialimkoniyatlaryaratishivaqan daymuammolarpaydoqilishimumkinliginisinchiklabo’rganmoqdalar.
Shvetsiyadagimutaxassislare-kronadebatalganraqamlivalyutaningishgatushirilishi “naqdpullarsizjamiyat” ningpaydobo’lishigaolibkeladidebhisoblashmoqda. ShuninguchunhamShvetsiyaMarkaziybankimutaxassislariraqamlivalyutalarningja miyatdagisiyosiy, iqtisodiy, texnologik, ekologik, huquqiy, makroekonomikta’sirinihartomonlamao’rganishgakirishishgan. Markaziy bankning izlanishlaridan shu ma’lum bo’ldiki, shvedlarning faqatgina 15% qismi naqd pullardan foydalanishadi. Naqd pullar bo’yicha to’lovlar Shvetsiya YaMD sining 2% foizinigina tashkil qiladi. Shvetsiyadagi bir qancha firma va tashkilotlar esa naqd pullarni qabul ham qilmaydilar. Mutaxassislarning bashoratlariga ko’ra, 2030 yilga kelib, Shvetsiya naqd pulsiz jamiyatiga aylanishi, Riksbank esa o’z virtual valyutasini chiqargan dunyodagi birinchi Markaziy bank bo’lib qolishi mumkin. Ma’lumot sifatida hozirgi davrdagi turli xil kriptovalyuta tizimlari orasidan quyidagilarni alohida ajratib ko’rsatishimiz mumkin:
|
| |
TCR – Transaction Conversion Rate – tranzaktsiyalar bo’yicha konversiya.
Tranzaktsiya

|
TCR – Transaction Conversion Rate – tranzaktsiyalar bo’yicha konversiya.
Tranzaktsiya
|
bet | 203/217 | Sana | 15.05.2024 | Hajmi | 2,85 Mb. | | #236153 |
Bog'liq Raqamli iqtisodiyot-Darslik-18.02.2020TCR – Transaction Conversion Rate – tranzaktsiyalar bo’yicha konversiya.
Tranzaktsiya – deganda an’anaviy yoki noan’anaviy pul o’tkazishlar amaliyoti tushuniladi.
Ethereum - kapitalizatsiya bo‘yicha ikkinchi o‘rinda turuvchi kriptovalyuta
turi
LTC – Litekoin – kriptovalyuta turi NMC – Namekoin – kriptovalyuta turi CNC – Chinaco– kriptovalyuta turi NVC – Novacoin – kriptovalyuta turi PPC - PPcoin – kriptovalyuta turi TRC – Terracoin – kriptovalyuta turi FTC – Feathercoin– kriptovalyuta turi RUC – Rucoin – kriptovalyuta turi
Ripple - shunday deb nomlangan kriptovalyuta
Hamyon yoki Koshelek yoki Wallet - mablag’larni tarmoqning bir qismi bo’lgan hamyon faylida saqlanishi
Litecoin (Laytkoyn) - kriptovalyuta dunyodagi ommalashgan kriptovalyutalar turlaridan biri hisoblanadi
ICO – kriptovalyua tanga-tokenlarini birlamchi joylashtirish — Initial Coin Offering
Blokcheyn — raqamli kriptovalyutalar haqidagi ma’lumotlarni saqlash uchun foydalaniladigan komp’yuter tarmoqlariaro taqsimlangan reyestr, ya’ni, bir- biri bilan internet orqali bog‘langan ko‘plab kompyuterlarda bir vaqtning o‘zida saqlanuvchi taqsimlangan ma’lumotlar bazasi
Hyperledger - Linux Foundationboshchilik qiladigan blokcheyn- konsortsium
Bitkoin, laytkoin, token – elektron valyuta turlari – ya’ni, elektron kriptovalyutalar
Kriptovalyuta birjalari – elektron raqamli pullar – kriptovalyutalar bo’yicha pul o‘tkazmalarini amalga oshiradigan birjalar
|
| |
IV BOB. BLOKCHEYIN VA KRIPTOVALYUTA

|
IV BOB. BLOKCHEYIN VA KRIPTOVALYUTA
|
bet | 200/201 | Sana | 14.05.2024 | Hajmi | 4,94 Mb. | | #232599 |
Bog'liq O‘zbekiston respublikasi oliy va o‘rta maxsus ta’lim vazirligiIV BOB. BLOKCHEYIN VA KRIPTOVALYUTA
TEXNOLOGIYASI
4.1. Xesh funksiyalarini asosiy tushunchalar . . . . . . . . . . . . 249
4.2. Tranzaksiyalar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257
4.3. Blokcheyn texnologiyasini asosiy tushunchalar . . . . . . . 263
4.3.1. Blokcheyn asosiy tushunchalari . . . . . . . . . . . . . . . . . 263
4.3.2. Blockchain konsensus algoritmlari . . . . . . . . . . . . . . . 271
4.3.3. Blokcheyn qo‘llash sohalari . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 274
4.4. Kriptovalyuta texnologiyasi, olish jarayoni va mayning
fermalar. . …………………………………………………. . 280
4.4.1. Kriptovalyutalar paydo bo‘lishi va tarixi . . . . . . . . ... . 280
4.4.2. Kriptovalyutani asosiy tushunchalari . . . . . . . . . . . . .. 283
4.4.3. Kriptovalyuta ishlash jarayoni va mayning fermalar ... 287
4.4.4. Kriptovalyutalar turlari va xususiyatlari . . . . . . . . . . . 290
Foydalanilgan adabiyotlar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 297
Glossariy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 300
Ilovalar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 321
QAYDLAR UCHUN
__________________________________________________________
__________________________________________________________
__________________________________________________________
__________________________________________________________
__________________________________________________________
__________________________________________________________
__________________________________________________________
__________________________________________________________
__________________________________________________________
__________________________________________________________
__________________________________________________________
__________________________________________________________ __________________________________________________________
__________________________________________________________
__________________________________________________________
__________________________________________________________
__________________________________________________________
|
| |
O‘zbekiston Respublikasi - Raqamli iqtisodiyot asoslari (Darslik) toshkent – 2020

|
Raqamli iqtisodiyot asoslari (Darslik) toshkent – 2020
|
bet | 198/201 | Sana | 14.05.2024 | Hajmi | 4,94 Mb. | | #232599 |
Bog'liq O‘zbekiston respublikasi oliy va o‘rta maxsus ta’lim vazirligiO‘zbekiston Respublikasi
Prezidenti
Sh. MIRZIYOYEV
Toshkent sh.,
2018-yil 13-dekabr,
PF-5598-son
(Qonun hujjatlari ma’lumotlari milliy bazasi, 13.12.2018-y.,
06/18/5598/2313-son)
MUNDARIJA
Kirish . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
BOB. RAQAMLI IQTISODIYOTNI
RIVOJLANTIRISHNING ZAMONAVIY
KONSEPSIYALARI
1.1. Raqamli iqtisodiyot tushunchasi, ta’rifi va rivojlantirish modellari. . ………………………………………………….. 7
“Raqamli iqtisodiyot” atamasining paydo bo‘lishi . .. . 7
Raqamli iqtisodiyot tushunchasi . . . . . . . . . . . . . . . .. . 10
Raqamli iqtisodiyotni rivojlantirish modellari . . . . . ... 11
Raqamli iqtisodiyotda ilg‘or texnologiyalar o‘rni . .. . 12
1.2. Raqamli iqtisodiyotning platformasi va ekotizimi . . .. . 19
Platformalarning tushunchasi, mezonlari va xarakterli
xususiyatlari . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
Raqamli platformalarning asosiy turlari va ularning
tasnifi . ……………………………………………………… 22
1.3. Raqamli iqtisodiyotda kognitiv texnologiyalari . . . . . . . 35
Kognitiv texnologiyalar tushunchasi va mohiyati . . 35
Dunyoni o‘zgartiradigan kognitiv texnologiyalar . . . . 37
Raqamli biznesda kognitiv tizimlar va xizmatlar . . . . 40
1.4. Sanoat 4.0 texnologiyasi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
Sanoat 4.0 tushunchasi, tamoyillari va tarkibiy
qismlari . …………………………………………………... . 45
Sanoat 4.0 komponentlari . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
Sanoat 4.0 inqilobi. Intellektual korxona modeli.
Yangi biznes modellar……………………………………… 52
1.5. Bulutli texnologiyalar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
Bulutli texnologiyalar tushunchasi va paydo
bo‘lishining tarixi …………………………………………... 59
Bulutli texnologiyalar va bulutli hisoblash . . . . . . . . . 61
Bulutli hisoblash xizmatlarini yetkazib berish
modellari …………………………………………………. . . 66
Bulutli ilovalar tuzilishi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
1.6. Buyumlar Interneti . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
Buyumlar Interneti paydo bo‘lish shart-sharoitlari . . . 75
Buyumlar Internetining asosiy modellari . . . . . . . . . . 79
1.7. Sun’iy intellekt. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
Sun’iy intellektning paydo bo‘lishi va rivojlanishining
tarixi ………………………………………………………… 91
Sun’iy intellektning maqsadi, vazifalari va tuzilishi . . 94
Sun’iy intellektni qo‘llash sohalari…………………… 98
|
| |
Instrumental raqamli platforma

|
Instrumental raqamli platforma
|
bet | 16/201 | Sana | 14.05.2024 | Hajmi | 4,94 Mb. | | #232599 |
Bog'liq O‘zbekiston respublikasi oliy va o‘rta maxsus ta’lim vazirligi Instrumental raqamli platforma
Instrumental raqamli platformalar ushbu texnologiyalarni texnik amalga oshirish uchun vositalarni o‘z ichiga olganligi va shu kabi vositalarga hujjatlashtirilgan kirish interfeysi mavjudligi sababli ma’lumotlar bilan ishlash uchun raqamli texnologiyalarga dasturiy ta’minot yoki apparat-dasturiy ta’minotni ishlab chiquvchilarining keng doirasiga ma’lumotlar bilan ishlash uchun kirish imkoniyatini beradi.
Shunday qilib, raqamli platformalar vositalarini ishlatish orqali dasturiy yoki apparat rivojlantirish vaqtni qisqartiradi - apparat resurslari va ularning umumiy xarajatlarini kamaytiradi: qayta- orqali bir marta ishlab chiqilgan va doimiy saqlab vositalari ma’lumotlar bilan ishlash.
Instrumental raqamli platformalar ikkala dasturiy kutubxonani va ularga asoslangan yoki ulardan foydalangan holda yanada murakkab amaliy tizimlarni yaratishda foydalaniladigan dasturiy va apparat vositalarini o‘z ichiga oladi .
Bozor munosabatlariga instrumental raqamli platformalarni kiritish platforma egasiga litsenziyani tarqatish yoki xizmat ko‘rsatish modeliga muvofiq platformaga kirishni platforma orqali unga asoslangan yechimlar ishlab chiquvchilariga foydalanish huquqini berish orqali amalga oshiriladi .
Instrumental raqamli platformaga asoslangan platformaning maqsadi – ma’lumotlarni qayta ishlashning bir yoki bir nechta texnologiyalari asosida dasturiy yoki dasturiy-apparetli ta’minotni ishlab chiqish va tuzatish ishlaridan iborat.
Instrumental raqamli platforma bilan bog‘liq bo‘lgan munosabatlarning asosiy ishtirokchilari quyidagilar: platforma asosida dasturiy ta’minot yoki dasturiy-apparatli ta’minotni ishlab chiquvchisi/egasi; ushbu kompleks asosida dasturiy ta’minot yoki dasturiy-texnik yechimlarni ishlab chiquvchilar hisoblanadi.
Raqamli platformaga asoslangan faoliyatning asosiy foyda oluvchisi (benefitsiar) amaliy dasturiy ta’minot yoki dasturiy- apparatli ta’minotni ishlab chiqaruvchisi hisoblanadi, chunki u platformaning imkoniyatlariga qo‘yiladigan texnik talablarni aniqlaydi va undan qo‘shimcha qiymat yaratishning keyingi bosqichlarda talab qilinadigan vositalarni ishlab chiqarishda qo‘llaydi. Benefitsiarning instrumental raqamli platformaga qo‘yadigan talablaring turi texnik talablardir.Instrumental raqamli platformalarning mashhur namunalari: Java, Android, iOS hisoblanadi.
|
| |
SMM – Social Mediya Marketing – ijtimoiy media marketing.
SMO

|
SMM – Social Mediya Marketing – ijtimoiy media marketing.
SMO
|
bet | 201/217 | Sana | 15.05.2024 | Hajmi | 2,85 Mb. | | #236153 |
Bog'liq Raqamli iqtisodiyot-Darslik-18.02.2020SMM – Social Mediya Marketing – ijtimoiy media marketing.
SMO – Social Mediya Optimization – ijtimoiy mediya uchun saytni optimallashtirish.
SOA – Servise-oriented Architecture – Xizmat ko’rsatishga mo’ljallangan tuzilma.
SOP – Standart Operating Procedures–standartlashtirilgan texnologil operatsiyalar.
SPO – Secondary Public Offering – qimmatli qog’ozlarning ikkilamchi joylashtirilishi.
SQI – Service Quality Indicators – xi\mat sifati ko’rsatgichlari.
SRM – Supple Relationship Management – iste’molchilar bilan aloqa qilish boshqaruv tizimi.
SSL – Secure Socket Layer – himoyalangan protocol.
Sayt – bir-biri bilan havola, giperaloqalar yordamida o‘zaro bog‘langan sahifalar to‘plamidir. Har bir sahifa matn, grafika, tasvir va shuningdek,tovushlardan tashkil topishi mumkin.
Shirflash – boshlang’ich ochiq matnni shifrlangan matnga aylantirish jarayoni.
Skimming – bank kartalarida mahsus o’quvchi qurilmalar orqali ma’lumotlar olish bilan bog’lik firibgarlik usuli bo’lib, tranzaktsiyalar paytida ma’lumotlar o’g’irlanadi.
Kalit – matnlarni hech qanday to’siqlarsiz shifrlash va deshifrlash uchun zarur bo’lgan ma’lumot
Kriptobardoshlilik – kalitni bilmasdan turib, shifrlangan matnni deshifratsiya qilish imkoniyati qandayligini ko’rsatadigan kattalik
Kriptobardoshlilik ko’rsatgichlari – barcha mumkin bo’lgan kalitlar soni va kriptoanaliz uchun zarur bo’lgan o’rtacha vaqt
QR-kod – ikki o’lchami shakl ko’rinishidagi matritsaviy kod.
|
| |
Axborotni qayta ishlash darajasi

|
Axborotni qayta ishlash darajasi
|
bet | 15/201 | Sana | 14.05.2024 | Hajmi | 4,94 Mb. | | #232599 |
Bog'liq O‘zbekiston respublikasi oliy va o‘rta maxsus ta’lim vazirligiAxborotni qayta ishlash darajasi
|
Axborotni qayta ishlashning texnolo-
gik operatsiyalari
|
Xo‘jalik subyekti
darajasida
qaror qabul qilish
uchun ma’lumot
ni ishlab chiqish
|
Bir nechta xo‘jalik
yurituvchi
subyektlar o‘rta sida bitim
tuzish va uni
bajarish haqida ma’lumotni qayta ishlash
|
Asosiy benefisiar va uning talablari
|
Amaliy dasturiy
ta’minot yoki apparat-
dasturiy
yechimlarni ishlab chi-
qish, texnik talablar
|
Iste’molchi ( ma hsu lot mutax-
assisi ) uchun mi jozning IT-xiz-
mati, funksional talablari,
ma’lumot-
larning tar-
kibi talablari
|
Bozordagi yaku niy iste’-
molchi, biznes masalasini hal qilish, biznes talablari .
Regulyator
(ixtiyoriy) - qonuniy talablar
|
Misollar
|
Java, SAP
HANA,
Android
OS, iOS, Intel x86, Amazon veb-xiz-
matlari, Mi-
crosoft Azure, bulutli quyish
|
General Electric Predix ,
ESRI ArcGIS
|
Uber, AirBnB, Aliexpress ,
Booking.com,
Avito, Boeing yetkazib
beruvchilari portali, Ap-
ple AppStore,
AviaSales ,
Facebook,
Alibaba, Yandex Taksi,
Appstore
|
Manba: Dastur B.M.Glazkova rahbarligida ishtirokchilari tomonidan ishlab chiqilgan tasnif. "Rossiya Federatsiyasining raqamli iqtisodiyoti"
Umumiy holda, raqamli platformalarning ajralib turadigan turlari ierarxiyani shakllantirishi mumkin, bunda raqamli raqamli platformalar infratuzilmaning raqamli platformalari ekotizimlariga kiritilgan va raqamli platformalar infratuzilma, o‘z navbatida, iqtisodiyotning turli sohalarida qo‘llaniladigan raqamli platformalarning ishlashini ta’minlaydi (1.2.3-rasm):
1.2.3-rasm. Misollar bilan raqamli platformalar turi ierarxiyasi
Instrumental raqamli platformalar ma’lumotlarni yakuniy raqamli qayta ishlash texnologiyalariga asoslangan dasturiy-texnik va dasturiy echimlarni ishlab chiqarish xarajatlarini kamaytirish hisobiga raqamli iqtisodiyotga va uning samaradorligiga hissa qo‘shadi.
Platforma ishtirokchilari va platformaga ulangan ma’lumotlar manbalari o‘rtasida o‘zaro ta’sir o‘tkazish uchun yagona axborot muhiti bo‘lgan infratuzilma va amaliy raqamli platformalar tranzaktsion xarajatlarni kamaytirish orqali raqamli iqtisodiyotga o‘z hissalarini qo‘shadilar .
|
| |
BOB. ELEKTRON BIZNES VA ELEKTRON

|
BOB. ELEKTRON BIZNES VA ELEKTRON
|
bet | 199/201 | Sana | 14.05.2024 | Hajmi | 4,94 Mb. | | #232599 |
Bog'liq O‘zbekiston respublikasi oliy va o‘rta maxsus ta’lim vazirligiBOB. ELEKTRON BIZNES VA ELEKTRON
TIJORAT
2.1. Elektron tijoratning qisqacha tarixi va asoslari. . . . . . . . 106
2.1.1. Elektron tijorat paydo bo‘lish shart-sharoitlar . . . . . . . 106
2.2. Biznes va elektron biznes tushunchalari. . . . . . . . . . . . . 113
Elektron biznes tushunchasi va ta’riflari . . . . . . . . . . . 113
Elektron biznesning maqsadlari va asosiy yo‘nalishlari
. ……………………………………………………. . 117
2.3. Elektron tijorat samaradorligi haqida asosiy tushun-
chalar . . ………………………………………………….. . . 124
Elektron biznes va elektron tijorat o‘rtasidagi farqlar . 124
Elektron tijorat samaradorligini baholash . . . . . . . . . 131
2.4. Elektron tijorat modellari . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
2.4.1. Tijorat aloqalarining asosiy tarmoqlari (o‘zaro ta’sir
modellari)……………………………………………………. 137
2.5. Elektron tijorat tizimlari va shakllari . . . . . . . . . . . . . .. . 153
2.5 .1. Elektron tizim savdo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153
2.5.2. Elektron tijorat tizimini tashkil qilish . . . . . . . . . . . . . 159
2.6. Internetda web-vakolatni tashkil etish . . . . . . . . . . . . . 164
Internet - do‘kon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164
Internet – do‘konlar modellari . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170
Internet-auksion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172
2. 7 . Mobil tijorat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 175
2.7.1. Paydo bo‘lishning qisqacha tarixi . . . . . . . . . . . . . …. . 175
2.7.2. Mobil ilovalardan foydalangan holda elektron tijorat
modellari . . ………………………………………………… 177
2.7.3. Mobil tijorat xizmatlari . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181 III BOB. INTERNET-MARKETING
3.1. Internet marketing asoslari . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189
3.1.1. Tushuncha va asosiy elementlar . . . . . . . . . . . . . . . . . 189
3.1.2. Internet-marketingning xususiyatlari va afzalliklari . . 196
3.2. Internet-marketing strategiyasi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201
3.2.1. Marketing tadqiqotlari - turlari va usullari . . . . . . . . . 201
3.2.2. Marketing tadqiqotlari bosqichlari va marketing
ma’lumotlari turlari . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205
3.3. Internetni – oldinga siljish (promotion) strategiyasi . . . 211
3.4. Internetning marketing muhiti va mahsulotlarning hayot
tsiklini shakllantirishga ta’siri tijorat . . . . . . . . . . . . . ……... 226
3.5. Ijtimoiy marketing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234
3.6. Virusli marketing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243
|
| |
Mavjud til korpusdagi 
D1 - Sharof rashidov nomidagi samarqand davlat universiteti intellektual tizimlar va dasturlash

Mavjud til korpusdagi
D1
,
D2
va
D3
hujjatlariga mos
Q
so‘rovini amalga
oshirish lozim bo‘lsin.
Q:
Qish ham keldi.
D1:
Qor parchalari ham bir-biriga aslo o‘xshamaydi.
D2:
Qor yog‘masa,
qish faslining qizig‘i ham yo‘qday go‘yo.
D3:
O‘lkamizga qish fasli ham kirib keldi.
TF qiymatni hisoblashning bir necha usullari mavjud bo‘lib, ko‘p hollarda
hujjatda so‘zning uchrash soni aniqlanadi. So‘rovga mos hujjatdagi uchrashlar
sonini hujjat uzuligiga nisbati yordamida TF qiymatni hisoblaymiz:
TF (word, document) = “hujjatdagi so‘zning chastotasi soni” / “hujjatdagi
so‘zlar soni” yoki
D1, D2 va D3 hujjatlariga nisbatan “qish”, “ham” va “keldi” soʻzlarining TF
qiymatlarini hisoblaymiz. Ushbu amalni bajarishdan avval D1, D2, D3 hujjatlar
va Q so‘rovida lemmatizatsiya amalini bajarish lozim [x].
TF (“qish”, D1) = 0/7 = 0
TF (“qish”, D2) = 1/8 = 0.125
TF (“qish”, D3) = 1/6 = 0.167
TF (“ham”, D1) = 1/7 = 0.167
TF (“ham”, D2) = 1/8 = 0.125
TF (“ham”, D3) = 1/6 = 0.167
TF (“kelmoq”, D1) = 0/7 = 0
TF (“kelmoq”, D2) = 0/8 = 0
TF (“kelmoq”, D3) = 1/6 = 0.167
ham kelmoq qish TF(D1)
0.166667 0.0 0.0
TF(D2)
0.125 0.0 0.125
TF(D3)
0.166667 0.166667 0.166667
IDF
0.0 0.477121 0.176091
IDF qiymatni hujjatlarning umumiy sonini, berilgan so‘zni o‘z ichiga olgan
hujjatlar soniga bo‘lish va logarifmni aniqlash orqali hisoblash mumkin. Agar
so‘zdan korpusdagi hujjatlarda ko‘p foydalanilgan bo‘lsa IDF qiymat
0
ga, aks
holda
1
ga yaqin bo‘ladi.
IDF(word) = log(hujjatlar soni / so‘zni o‘z ichiga olgan hujjatlar soni) yoki
Keyingi qadamda “qish”, “ham” va “keldi” so‘zlarining IDF qiymatlarini
hisoblaymiz:
IDF(“qish”) = log(3/2) = log(1.5) = 0.176
IDF(“ham”) = log(3/3) = log(1) = 0
IDF(“kelmoq”) = log(3/1) = log(3) = 0.477
TF va IDF qiymatlarni koʻpaytirish orqali soʻzning hujjatga mos TF-IDF
qiymati aniqlanadi. Ushbu qiymat qanchalik katta bo‘lsa, joriy hujjatda so‘z
shunchalik muhim (dolzarb) hisoblanadi. TF-IDF (word, document) = TF (word,
document)
* IDF (word). Keyingi qadamda
“the” va “cat” so‘zlarining TF-IDF qiymatlarini hisoblaymiz:
TF-IDF(“qish”, D1) = 0 * 0.176 = 0
TF-IDF(“qish, D2) = 0.125 * 0.176 = 0.022
TF-IDF(“qish”, D3) = 0.167 * 0.176 = 0.029
TF-IDF(“ham”, D1) = 0.167 * 0 = 0 TF-IDF(“ham, D2) = 0.125 * 0 = 0
TF-IDF(“ham”, D3) = 0.167 * 0 = 0
TF-IDF(“kelmoq”, D1) = 0 * 0.477 = 0
TF-IDF(“kelmoq, D2) = 0 * 0.477 = 0
TF-IDF(“kelmoq”, D3) = 0.167 * 0.477 = 0.079
Ushbu uchta qiymatlar to‘plamini birlashtirib, korpus hujjatlaridagi so‘z
uchun TF-IDF qiymatni (w) olamiz:
Keyingi qadamda, korpusdagi hujjatlarni berilgan Q so‘rovga mos TF-IDF
qiymatlar bo‘yicha tartiblash amalga oshiriladi. Q so‘roviga nisbatan D1, D2 va
D3 hujjatlar bo‘yicha o‘rtacha TF-IDF qiymatlardan foydalanish lozim.
Average TF-IDF of D1 = (0 + 0 + 0) / 3 = 0
Average TF-IDF of D2 = (0 + 0.022 + 0) / 3 = 0.0073 Average TF-IDF of
D3 = (0.079 + 0.029 + 0) / 3 = 0.036
|
Sharof rashidov nomidagi samarqand davlat universiteti intellektual tizimlar va dasturlash

Sharof rashidov nomidagi samarqand davlat universiteti intellektual tizimlar va dasturlash
Download
1,02 Mb.
Matnni ko'rish
bet
1/9
Sana
04.06.2024
Hajmi
1,02 Mb.
#259904
Download
1,02 Mb.
Matnni ko'rish
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Dərs
Mühazirə
Qaydalar
Referat
Xülasə
Yazı
Sharof rashidov nomidagi samarqand davlat universiteti intellektual tizimlar va dasturlash
Download
1,02 Mb.
Matnni ko'rish
TF-IDF qiymatni hisoblash bosqichlari

|
TF-IDF qiymatni hisoblash bosqichlariBog'liq Kurs ishi Ismatov ITF-IDF qiymatni hisoblash bosqichlari.
TF-IDF usuli ikkita statistik ko‘rsatkichni o‘zaro ko‘paytirish orqali
aniqlanadi:
So‘zlar chastotasi (Term Frequency, TF):
so‘zning hujjatda necha
marta uchrashi;
hujjatning teskari chastotasi (Inverse Document Frequency, IDF):
hujjatlar to‘plamidagi so‘zning teskari chastotasi. Ushbu chastota orqali
aniqlangan qiymatlarga ko‘ra unikal so‘zlar yuqori ballga, ko‘p qo‘llaniladigan
so‘zlar past ballga ega bo‘ladi.
Hujjatdagi so‘zning chastotasi
. Ushbu chastotani hisoblashning bir necha
usullari mavjud. Eng oddiy usulda hujjatda so‘z paydo bo‘lgan holatlarni aniqlash
hisoblanadi.
Shuningdek, hujjat uzunligi yoki hujjatdagi ko‘p uchraydigan so‘zning
dastlabki chastotasi bo‘yicha chastotani sozlash usullari ham mavjud [Stecanella,
2019; Cahyani, Patasik, 2021; Pietro, 2020].
Hujjatning teskari chastotasi.
Korpusdagi hujjatlar to‘plamida so‘z
qanchalik keng tarqalgan yoki kamdan-kam uchrashini anglatadi [Stecanella,
2019; Qaiser, Ali, 2018; Ahmed, Ali, Hussain, Baseer, Ahmed, 2021].
TF-IDF usulidan
ma’lumot olish
(information retrieval)
[Carneiro, Novais,
Neves, 2014; Azad, Deepak, 2019],
matn tahlili (text analysis)
[Kharis, Laksono,
Suhartono, Ridwan,
Mintowati, Yuniseffendri, 2022]
,
kalit so‘zlarni ajratib olish (keyword
extraction) va mashinali o‘rganish algoritmlari (machine learning algorithms)
[Razno, 2019] uchun matndan raqamli xususiyatlarni ajratib olish kabi NLP
vazifalarida foydalaniladi. TF-IDF usuli orqali korpus matnlarini tahlil qilish
bosqichlari quyidagi 1-rasmda keltirilgan:
|
| |
So‘zlarni yig‘ish - Sharof rashidov nomidagi samarqand davlat universiteti intellektual tizimlar va dasturlash

So‘zlarni yig‘ish
. O‘z kontent (matn)ingizga berilgan so‘rovlarga mos TF-
IDF qiymatlarni aniqlash va ularning vazniga ega bo‘lsih;
TF-IDF usuli orqali aniqlagan og‘irligi yuqori bo‘lgan barcha terminlarni
Google qidiruv tizimi
natijalari bilan solishtirish
.
Kalit so‘z bo‘yicha yuqori vaznga ega kontentga qidiruv tizimlari yuqori
vazn beradi.
Adabiyotlar
1.
Stecanella, B. (2019). What is TF IDF?
MonkeyLearn
2.
Qin, J., Zhou, Z., Tan, Y., Xiang, X., & He, Z. (2021). A big data text
coverless information hiding based on topic distribution and tf-idf.
International
Journal of Digital Crime and Forensics
,
13
(4).
https://doi.org/10.4018/IJDCF.20210701.oa4
3.
Cahyani, D. E., & Patasik, I. (2021). Performance comparison of tf-idf and
word2vec models for emotion text classification.
Bulletin of Electrical Engineering
and Informatics
,
10
(5). https://doi.org/10.11591/eei.v10i5.3157
4.
Pietro, M. di. (2020). Text Classification with NLP: Tf-Idf vs Word2Vec vs
BERT.
Medium
.
5.
Qaiser, S., & Ali, R. (2018). Text Mining: Use of TF-IDF to Examine the
Relevance of Words to Documents.
International Journal of Computer Applications
,
181
(1). https://doi.org/10.5120/ijca2018917395
6.
Ahmed, B., Ali, G., Hussain, A., Baseer, A., & Ahmed, J. (2021). Analysis
of Text Feature Extractors using Deep Learning on Fake News.
Engineering,
Technology & Applied Science Research
,
11
(2). https://doi.org/10.48084/etasr.4069
7.
O„zbek tili ta‟limiy korpusi - http://uzschoolcorpara.uz/
8.
Jalilifard, A., Caridá, V. F., Mansano, A. F., Cristo, R. S., & da Fonseca, F.
P. C. (2021). Semantic Sensitive TF-IDF to Determine Word Relevance in
Documents.
Lecture Notes in
Electrical Engineering
,
736 LNEE
. https://doi.org/10.1007/978-981-33-6987-
0_27
9.
Carneiro, D., Novais, P., & Neves, J. (2014). Information Retrieval. In
Law,
Governance and Technology Series
(Vol. 18). https://doi.org/10.1007/978-3-319-
06239-6_7
10.
Azad, H. K., & Deepak, A. (2019). Query expansion techniques for
information retrieval: A survey.
Information Processing and Management
,
56
(5). https://doi.org/10.1016/j.ipm.2019.05.009
11.
Kharis, M., Laksono, K., Suhartono, Ridwan, A., Mintowati, &
Yuniseffendri. (2022). Tokenization and Lemmatization on German Learning
Textbook Level A1 of CEFR Standard.
Journal of Higher Education Theory and
Practice
,
22
(1). https://doi.org/10.33423/jhetp.v22i1.4971
12.
Razno, M. (2019). Machine learning text classification model with NLP
approach.
Computational Linguistics and IntelligeRazno, M. (2019). Machine
Learning Text Classification Model with NLP Approach. Computational Linguistics
and Intelligent Systems, 2(18-Apr-2019), 71–73.
13.
Http://Ena.Lp.Edu.Ua:8080/Handle/Ntb/45487nt Systems
,
2
(18-Apr-2019).
14.
O„zbek tili morfologik analizatori - http://uznatcorpara.uz/
|
ham kelmoq qish AVG TF-IDF(D1) - Sharof rashidov nomidagi samarqand davlat universiteti intellektual tizimlar va dasturlash

bowB,
1
) df3[word][
2
]=TermFreq(word, bowC,
2
)
df3[word][
3
]=InverseDocFreq(word)
# TF-IDF qiymatlarni hisoblash
df4 = pd.DataFrame(columns =
wordSetWd,
index = [
‘TF-IDF(D1)’
,
‘TF-IDF(D2)’
,
‘TF-IDF(D3)’
])
for
word
in
wordSetWd:
df4[word][
0
]=df3[word][
0
]*df3[word][
3
]
df4[word][
1
]=df3[word][
1
]*df3[word][
3
]
df4[word][
2
]=df3[word][
2
]*df3[word][
3
]
# O‘rta arifmetik qiymatni aniqlash
df4[
‘AVG‘
]=df4.sum(axis=
1
)/total_documents
# Tartiblash va natijasni chiqarish
df5=df4.sort_values(by=[
‘AVG‘
], ascending=
False
)
print
(df5)
O‘zbek tili korpusidagi matnlar va berilgan so‘rovga mos TF-IDF
qiymatlarni hisoblashda tokenlarga ajratish yoki lemmatizatsiya asosida tahlilni
amalga oshirish mumkin [http://uzschoolcorpara.uz]. Faqat tokenlar asosida tahlil
qilinganda turlicha TF-IDF qiymatlari hosil qilinadi [http://uznatcorpara.uz]:
Sharof rashidov nomidagi samarqand davlat universiteti intellektual tizimlar va dasturlash

Matindagi so‘zlar chastatasini aniqlovchi algoritmlar
Reja:
1. Kirish:
2. TF-IDF qiymatni hisoblash bosqichlari
3. Foydalanuvchi so‘rovi (kalit so‘zlar) asosida korpusdagi matnlarni TF-
IDF usuli vositasida tartiblash.
4. Korpus matnlari uchun TF-IDF qiymatlarni hisoblash
5. Mashinali o‘rganishda
TF-IDFdan foydalanish
6. Xulosa
7. Fodalanilgan adabiyotlar
Kirish
TF-IDF
(Term Frequency-Inverse Document Frequency) – kalit so‘zning
berilgan hujjatlar to‘plamiga mosligini aniqlash usuli bo‘lib, TF-IDF qiymat
statistik ko‘rsatkich (baho) hisoblanadi [Stecanella, 2019]. J.Qin va Z.Zhoular
tomonidan TF-IDF usulidan foydalanib, xitoy tilidagi so‘zlarni
segmentatsiya
algoritmi ishlab chiqilgan [Qin, Zhou, Tan, Xiang, He, 2021]. Ular tomonidan
taklif qilingan algoritm yordamida ijtimoiy tarmoqdagi yangiliklar klasterlarga
ajratilib, yangiliklardagi aktual so‘zlar aniqlangan
va amalga oshirilgan
eksperimentlar asosida hozirgi kundagi dolzarb mavzularni samarali topish
imkoniyati taqdim etilgan. D. Cahyani va I. Patasik tomonidan berilgan matndagi
inson tuyg‘ularni tasniflash uchun TF-IDF va Word2Vec raqamli vektorlar
modellaridan foydalanilgan [Cahyani, Patasik, 2021; Pietro, 2020].
Shuningdek, tvit shaklidagi ma’lumotlarini tasniflash
ikki bosqichda SVM
(support vector machine) va MNB (Multinomial Naïve Bayes) usullaridan
foydalanib amalga oshirilgan. Birinchi bosqischda his-tuyg‘ularni o‘z ichiga
olgan yoki his-tuyg‘usiz ma’lumotlar aniqlangan.
Ikkinchi bosqichda his-
tuyg‘ularni o‘z ichiga olgan ma’lumotlar hissiyotlarning besh turiga, ya’ni baxtli,
g’azablangan, qayg’uli, qo‘rquv va hayratga ajratilgan. Ushbu tadqiqotda TF-IDF
bilan SVM, Word2Vec bilan SVM va TF-IDF bilan MNB metodlar qo‘llanilgan
va natijalar o‘zaro qiyosiy taqqoslangan. R. Qaiser va R. Ali tomonidan
korpusdagi hujjatlarga kalit so‘zlarning mosligini tekshirish muhokama qilingan
[Qaiser, Ali, 2018]. Ularning tadqiqotlari
TF-IDF algoritmini hujjatlar soni bo‘yicha qanday qo‘llash
mumkinligiga
qaratilgan.
Birinchidan, TF-IDFni amalga oshirish uchun amal qilish kerak bo‘lgan
bosqichlar ketma-ketligi ishlab chiqilgan. Ikkinchidan, TF-IDF algoritmi
natijalari tahlil qilingan va TD-IDF algoritmining
kuchli va zaif tomonlari
keltirilgan. Ijtimoiy tarmoqlar va Internet global miqyosda foydalanuvchilarning
o‘zaro yangiliklar, g‘oyalar va ma’lumotlarni bir
zumda almashish imkonini
berdi. B. Ahmed va G. Ali tomonidan olib borilgan tadqiqotlarda ijtimoiy
tarmoqlar va Internetdagi mish-mishlar yoki soxta xabarlarni aniqlash
algoritmlari ishlab chiqilgan va joriy etilgan [Ahmed, Ali, Hussain, Baseer,
Ahmed, 2021]. Ular tomonidan taqdim etilgan yondashuvga ko‘ra 3 ta xususiyatli
ekstraktorlardan foydalangan holda neyron
tarmoqlarga asoslanib soxta
yangiliklarni aniqlash modeli ishlab chiqilgan: TD-IDF, Glove va BERT.
Baholash uchun har bir xususiyat ekstraktori uchun bir nechta ko‘rsatkichlar,
ya’ni aniqlik, eslab qolish, AUC ROC va AUC PR qiymatlar hisoblab chiqilgan
va transformatsiya usullari chuqur o‘rganish modeliga joriy etilgan. TD-IDF usuli
-rasm. TF-IDF qiymatni hisoblash bosqichlari

Foydalanuvchi so‘rovi (kalit so‘zlar) asosida korpusdagi matnlarni TF-
IDF usuli vositasida tartiblash.
TF-IDF qiymat
[0
..
1]
oralig‘ida baholanadi. Raqamli vazn qiymati qanchalik
katta bo‘lsa, termin korpusda shunchalik kam uchraydi. Og‘irligi qanchalik kichik
bo‘lsa, termin korpusda shunchalik keng tarqalgan bo‘ladi.
-rasm. Tokenizatsiya va lemmatizatsiya jarayonining farqi

Korpus matnlari uchun TF-IDF qiymatlarni hisoblash.
Yuqorida keltirilgan fikr-mulohazalar asosida berilgan D1, D2 va D3 ta
hujjatlar uchun TF-IDF qiymatlarni hisoblash ketma-ketligini ko‘rib chiqamiz.
TF-IDF qiymatlarni Pythonda hisoblash.
TF-IDF
qiymatlarni Python
vositalari yordamida hisoblash ketma-ketligini shakllantiramiz. So‘ngra, biz
jarayonni
avtomatlashtirish uchun
sklearn paketi
dan foydalanishni ko‘rib
chiqamiz.
computeTF
funksiyasi orqali hujjat boʻyicha korpusdagi har bir soʻz
uchun TF qiymat hisoblanadi.
def
computeTF(wordDict, bow): tfDict={} bowcount=len(bow)
for
word,count
in
wordDict.Items(): tfDict[word]=count/float(bowcount)
return
tfDict
computeIDF
funksiyasi korpusdagi har bir so‘zning IDF qiymatini
hisoblaydi:
def
computeIDF(docList):
import
math idfDict={} N=len(docList)
idfDict=dict.fromkeys(docList[
0
].keys(),
0
)
for
doc
in
docList:
for
word,
val
in
doc.Items():
if
val>
0
:
idfDict[word]+=
1
for
word, val
in
idfDict.Items():
idfDict[word]=math.log10(N/float(val))
return
idfDict
Quyidagi
computeTF-IDF
funksiyasi TF va IDF qiymatlarni ko‘paytirish
orqali har bir so‘z uchun TF-IDF qiymatni hisoblaydi:
def
computeTFIDF(tfBow, idfs): tfidf={}
for
word,val
in
tfBow.items(): tfidf[word]=val*idfs[word]
return
tfidf
TF-IDF qiymatlarni Pythonda hisoblashning yakuniy qadamlari quyida
keltirilgan:
# Korpus hujjatlari
docA =
‘Qor parchalari ham bir biriga aslo o‘xshamaydi’
docB =
‘Qor yog‘masa, qish faslining qizig‘i ham yo‘qday go‘yo‘
docC =
‘O‘lkamizga qish fasli ham kirib keldi’
# Tokenizatsiya
bowA = docA.split(
‘ ‘
) bowB = docB.split(
‘ ‘
) bowC =
docC.split(
‘ ‘
)
# Umumiy lug‘atni shakllantirish
wordSet = set(bowA).union(set(bowB)).union(set(bowC))
wordDictA = dict.fromkeys(wordSet,
0
) wordDictB =
dict.fromkeys(wordSet,
0
) wordDictC = dict.fromkeys(wordSet,
0
)
# Chastotani aniqlash
for
word
in
bowA:
wordDictA[word]+=
1
for
word
in
bowB:
wordDictB[word]+=
1
for
word
in
bowC: wordDictC[word]+=
1
#
BoW raqamli vektorini chop qilish
import
pandas
as
pd
print
(pd.DataFrame([wordDictA, wordDictB, wordDictC]))
 O‘z-o‘zini tekshirish savollari

|
O‘z-o‘zini tekshirish savollari
|
bet | 10/201 | Sana | 14.05.2024 | Hajmi | 4,94 Mb. | | #232599 |
Bog'liq O‘zbekiston respublikasi oliy va o‘rta maxsus ta’lim vazirligi O‘z-o‘zini tekshirish savollari
Raqamli iqtisodiyotning asoslari qanday?
Raqamli iqtisodiyot atamasini kim kashf etgan?
An’anaviy iqtisodiyotni raqamli iqtisodiyotga aylantirishga ta’sir qiluvchi belgilari qanday?
Konvergensiya nima?
Raqamli iqtisodiyotni ta’riflang.
Raqamli iqtisodiyotning afzalliklari qanday?
Raqamli iqtisodiyotni rivojlantirish modellari qanday?
Eng rivojlangan AKTga ega mamlakatlar qaysilar?
Eng rivojlangan raqamli iqtisodiyotga ega mamlakatlar qaysilar?
Raqamli iqtisodiyotning eng istiqbolli texnologiyalari va ularning xususiyatlari qanday?
1.2. Raqamli iqtisodiyotning platformasi va ekotizimi
1.2.1. Platformalarning tushunchasi, mezonlari va xarakterli
xususiyatlari
Har bir sohaning raqamli iqtisodiyoti davrida yangi infratuzilma zarur – sanoatning raqamli shakli ( 1.2.1-rasm).
Raqamli iqtisodiyotning eng muhim va hal qiluvchi texnologiyasi raqamli platformadir.
Raqamli iqtisodiyot platformasi – iste’molchilar va ishlab chiqaruvchilarning ehtiyojlarini ta’minlaydigan funktsiyalar va xizmatlar to‘plami bilan raqamli muhit (dasturiy va apparat kompleksi), shuningdek, ular o‘rtasida to‘g‘ridan-to‘g‘ri muloqot qilish imkoniyatlarini amalga oshiradi.
|
| |
Iqtisodiy sistema - Raqamli iqtisodiyot asoslari (Darslik) toshkent – 2020

|
Raqamli iqtisodiyot asoslari (Darslik) toshkent – 2020
|
bet | 11/201 | Sana | 14.05.2024 | Hajmi | 4,94 Mb. | | #232599 |
Bog'liq O‘zbekiston respublikasi oliy va o‘rta maxsus ta’lim vazirligi
|
|
|
|
|
|
|
Raqamlashtirilgan jarayon
|
|
|
|
1.2.1-rasm. Sanoatning raqamli shakli
Dasturiy ta’minot mahsuloti sifatida platforma barcha zarur texnologiyalarni to‘playdi, bu ko‘p sonli foydalanuvchilarga ma’lumot olish, yuqori sifatli rejalashtirish, tahlil xizmatlari va eng muhimi, bozorga (mijozlar, ishlab chiqaruvchilar, xizmat ko‘rsatuvchi tashkilotlar va boshqalar) kirish huquqini beradi.
Platformaning qiymati to‘g‘ridan-to‘g‘ri muloqot qilish imkoniyatini taqdim etish va ishtirokchilar o‘rtasidagi o‘zaro ta’sir o‘tkazish tartibini osonlashtirishdir.
So‘nggi yillarda axborot-kommunikatsiya texnologiyalarini (AKT) rivojlanishida to‘rtta holat bilan bog‘liq bo‘lgan sifatli siljishlar kuzatilmoqda :
raqamli texnologiyalar doimiy ravishda o‘zlarining qo‘llanilish doirasini kengaytirmoqda;
tegishli vositalarni kiritish va ulardan foydalanish xarajatlari doimiy ravishda pasayib bormoqda;
iqtisodiy faoliyatni raqamlashtirish darajasi doimiy ravishda o‘sib bormoqda (shu jumladan, dastlabki ikki omil ta’siri tufayli);
raqamli qurilmalarning (kompyuterlar, telefonlar, Internetga ulangan aqlli moslamalar va qurilmalar) mavjudligi va tarqalishi doimiy ravishda o‘sib bormoqda.
Ushbu holatlar majmui raqamli platformalar tomonidan qo‘llab-quvvatlanadigan raqamli ekotizimlarning rivojlanishiga asoslangan yangi biznes modellarining iqtisodiy jihatdan maqsadga muvofiq bo‘lishi uchun sifat jihatidan yangi shart-sharoitlarni shakllantirishga olib keldi .
Raqamli iqtisodiyot ekotizimi – ularga tegishli texnologik platformalar, amaliy Internet xizmatlari, analitik tizimlar, davlat hokimiyati organlari axborot tizimlari, tashkilotlar va fuqarolarning doimiy hamkorligini ta’minlaydigan tashkilotlarning hamkorligi (1.2.2-rasm):
Raqamli platformalar raqamli iqtisodiyotning muhim vositasi bo‘lib, ko‘plab yangi texnologiyalarni birlashtiradi va foydalanuvchilarga (ishlab chiqaruvchilar ham, iste’molchilar va vositachilarga ham) eng yaxshi raqamli vositalar va erkin raqobat bozoridan foydalanish imkoniyatini beradi, bu esa tegishli segmentdagi o‘yin qoidalarining sifat jihatidan o‘zgarishiga olib keladi.
1.2.2-rasm. Raqamli iqtisodiyotning ekotizimi
|
| |
matn vektorizatsiyasi - Sharof rashidov nomidagi samarqand davlat universiteti intellektual tizimlar va dasturlash

Mashinali o‘rganish bilan matnni tahlil qilishda
TF-IDF algoritmlari
ma’lumotlarni toifalarga ajratishga, shuningdek, kalit so‘zlarni aniqlashga
yordam
beradi. Axborot tizimlardagi arizalarni online qabul qilish va tahlil qilish
tizimlaridagi (tagging support tickets) ko‘p vaqtni talab qiluvchi NLP vazifalarida
TF-IDF algoritmidan foydalanish orqali masalani
bir necha soniya ichida hal
qilish mumkin. Ushbu maqolada Google kabi qidiruv tizimlarining foydalanuvchi
so‘roviga mos hujjatlarni aniqlash va tartiblash metodi haqida ma’lumot berildi.
Xulosa
Ushbu maqolada amalga oshirilgan hisoblashlar va tahlillar kontent muallifi
yoki SEO mutaxassisiga juda foydali. Google ushbu algoritmdan qanday
foydalanishini tushunib, kontent mualliflari TF-IDFni foydalanuvchilar
va qidiruv
tizimlari uchun optimallashtirishlari mumkin.
Shunigdek NLP mutaxassislari katta hajmdagi til korpuslarida amalga
oshiriladigan
so‘rovlarga
mos
hujjatlarni
qaytarish
vositasi
sifatida
foydalanishlari mumkin. TF-IDF usuli orqali kontentni optimallashtirishni amalga
oshirish imkoniyati taqdim etiladi. TF-IDF usuli orqali
quyidagi natijalarga ega
bo‘lish mumkin: