TO’QIMACHILIK SANOATIDAGI MASHINA TIZIMLARDA INSON OPERATOR O’ZARO TA’SIRINI MASHINALI O’QITISH YORDAMIDA TAKOMILLASHTIRISH
Keywords:
to'qimachilik sanoati, inson-operator, mashinali o'qitish, inson mashina tizimi, sun'iy intellekt, ishlab chiqarish samaradorligi, avtomatlashtirish, qaror qabul qilish, texnologik jarayon, nosozliklarni aniqlash, optimallashtirishAbstract
Mazkur maqolada to'qimachilik sanoatidagi mashina tizimlarida inson operator va texnik qurilmalar o'rtasidagi o'zaro ta'sir jarayonlarini takomillashtirish masalasi ko'rib chiqiladi. Ishlab chiqarish samaradorligi va xavfsizligini oshirishda operatorning tezkor qaror qabul qilishi, tizim holatini to'g'ri baholashi hamda inson omilining ta'sirini kamaytirish muhim ahamiyat kasb etadi. Shu nuqtai nazardan, mashinali o'qitish algoritmlaridan foydalanib, ishlab chiqarish jarayonlarida yuzaga keladigan xatoliklarni oldindan aniqlash, operatorga intellektual yordam ko'rsatish hamda boshqaruv qarorlarini optimallashtirish imkoniyatlari tahlil qilinadi. Tadqiqot natijasida inson-mashina tizimlarining samaradorligini oshirish, ishlab chiqarishdagi nosozliklarni kamaytirish va resurslardan oqilona foydalanishga xizmat qiluvchi model va yondashuvlar taklif etiladi.
References
1. O'zbekiston Respublikasi Prezidentining 2022-yil 28-yanvardagi PF-60-son Farmoni. “2022–2026-yillarga mo'ljallangan Yangi O'zbekistonning taraqqiyot strategiyasi to'g'risida”. – Toshkent, 2022.
2. Mahmudov A. To'qimachilik sanoatida zamonaviy texnologiyalar va innovatsion rivojlanish. – Toshkent: Iqtisodiyot, 2020.
3. Yusupov B. O'zbekiston to„qimachilik sanoatida innovatsion boshqaruv va rivojlanish tendensiyalari. – Toshkent, 2025.
4. Ro'ziyev Sh. Sanoat korxonalarida innovatsion boshqaruv tizimlari. – Toshkent: Fan, 2019.
5. Karimov D. Raqamli transformatsiya va sanoat 4.0 texnologiyalari. – Toshkent, 2022.
6. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. – MIT Press, 2016.
7. Mitchell T. M. Machine Learning. – McGraw-Hill, 1997.
8. Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. – Pearson, 2021.
9. Witten I. H., Frank E., Hall M. A. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. – Morgan Kaufmann, 2016.
