SUN'IY INTELLEKT UCHUN DASTURIY MUHITLAR VA KUTUBXONALARNI O'RNATISH
Keywords:
Sun'iy intellekt, dasturiy muhit, Python, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, virtual muhit, GPU, konfiguratsiya.Abstract
Ushbu ilmiy maqolada sun'iy intellekt, mashinaviy o'qitish va chuqur o'rganish sohalarida samarali tadqiqotlar olib borish va amaliy loyihalarni amalga oshirish uchun zarur bo'lgan dasturiy muhitlar va fundamental kutubxonalarni o'rnatishning tizimli va ilmiy asoslari tahlil qilinadi. Tadqiqotda Python dasturlash tilining sun'iy intellekt ekotizimidagi markaziy o'rni yoritiladi va asosiy freymvorklar, jumladan, TensorFlow, PyTorch va Scikit-learn kabi muhim vositalarni turli operatsion tizimlar (masalan, Windows, Linux) ostida konfiguratsiya qilish usullari nazariy jihatdan asoslanadi. Maqolada optimal ish faoliyatiga erishish uchun virtual muhitlar yaratishning ahamiyati, grafik ishlov berish qurilmalari (GPU) uchun drayverlar va CUDA/cuDNN kabi parallel hisoblash texnologiyalarini integratsiya qilishning nozik jihatlari batafsil ko'rib chiqiladi. Ushbu maqola yosh mutaxassislar va talabalar uchun sun'iy intellekt sohasiga kirishda dasturiy ta'minot infratuzilmasini to'g'ri va ilmiy yondashuv bilan qurish bo'yicha mustahkam qo'llanma bo'lib xizmat qiladi.
References
1. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (Ikkki Ming O'n Yetti). Deep Learning. MIT Press nashriyoti. (Chuqur o'rganishning nazariy asoslari, matritsa amallari va hisoblash grafigining ilmiy-texnik tahlili uchun.)
2. McKinney, W. (Ikkki Ming O'n Ikki). Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. O'Reilly Media nashriyoti. (Pandas va NumPy kabi fundamental ma'lumotlarga ishlov berish kutubxonalarining nazariy asoslari va Python ekotizimidagi o'rni uchun.)
3. Abadi, M., Barham, P., Chen, J., Chen, Z., Davis, A., Dean, J., ... & Isard, M. (Ikkki Ming O'n Sez). TensorFlow: A System for Large-Scale Machine Learning. O'n ikkinchi USENIX Simpoziumi. (TensorFlow freymvorkining arxitekturasi, CPU va GPU da ishlash prinsiplari bo'yicha ilmiy manba.)
4. Paszke, A., Gross, S., Massa, F., Lerer, A., Bradbury, J., Chanan, G., ... & Chintala, S. (Ikkki Ming O'n To'qqiz). PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning Library. Advances in Neural Information Processing Systems nashriyoti. (PyTorch kutubxonasining dinamik hisoblash grafigi va uning yuqori samaradorlikka erishish mexanizmlari bo'yicha ilmiy manba.)
5. Tojimamatov, I. N., & Saidjamolova, B. M. (2023). BIZNESDA «BIG DATA» TEXNOLOGIYALARI VA ULARNING AHAMIYATI. Лучшие интеллектуальные исследования, 11(4), 56–63.
6. Tojimamatov, I. N., & Azizjon o‘g‘li, N. A. Z. (2024). The SQL server language and its structure. American Journal of Open University Education, 1(1), 11–15.
7. Tojimamatov, I. N., Topvoldiyeva, H., Karimova, N., & Inomova, G. (2023). GRAFIK MA’LUMOTLAR BAZASI. Евразийский журнал технологий и инноваций, 1(4), 75–84.
8. Tojimamatov, I. N., & Gulhayo, M. (2023). MA’LUMOTLARNI QAYTA ISHLASHDA ERP TIZIMLARI. MA’LUMOTLARNI QAYTA ISHLASHDA SAP TIZIMLARI. Journal of Integrated Education and Research, 2(4), 87–89.
