INTELLEKTUAL TAHLILDA SUN’IY INTELLEKT VA DATA MINING TEXNOLOGIYALARI
Keywords:
Kalit so‘zlar: intellektual tahlil, sun’iy intellekt, data mining, mashinali o‘rganish, katta ma’lumotlar., Keywords: intelligent data analysis, artificial intelligence, data mining, machine learning, big data., Ключевые слова: интеллектуальный анализ данных, искусственный интеллект, data mining, машинное обучение, большие данные.Abstract
Ushbu maqolada ma’lumotlarning intellektual tahlilida sun’iy intellekt va data mining texnologiyalarining o‘rni va ahamiyati yoritilgan. Zamonaviy axborot tizimlarida katta hajmdagi ma’lumotlar tez sur’atlarda to‘planmoqda va ularni an’anaviy usullar yordamida tahlil qilish murakkablashib bormoqda. Shu sababli sun’iy intellekt algoritmlari hamda data mining texnologiyalaridan foydalanish dolzarb masalaga aylangan. Maqolada klassifikatsiya, klasterlash, regressiya va assotsiativ qoidalarni aniqlash kabi asosiy usullar tahlil qilinadi. Shuningdek, ushbu texnologiyalarning ta’lim, tibbiyot, moliya va sanoat sohalaridagi amaliy qo‘llanilishi ko‘rib chiqiladi.
This article discusses the role and importance of artificial intelligence and data mining technologies in intelligent data analysis. In modern information systems, large volumes of data are generated rapidly, making traditional data analysis methods insufficient. Therefore, the use of artificial intelligence algorithms and data mining techniques has become increasingly important. The paper analyzes key methods such as classification, clustering, regression, and association rule mining. In addition, practical applications of these technologies in education, healthcare, finance, and industry are reviewed.
В данной статье рассматриваются роль и значение технологий искусственного интеллекта и интеллектуального анализа данных (data mining) в анализе данных. В современных информационных системах объемы данных стремительно растут, и их обработка традиционными методами становится затруднительной. В связи с этим использование алгоритмов искусственного интеллекта и технологий data mining приобретает особую актуальность. В статье анализируются основные методы, такие как классификация, кластеризация, регрессия и поиск ассоциативных правил, а также рассматриваются области их практического применения в образовании, медицине, финансах и промышленности.
