Machine learning (ML) o'zi nima?
https://telegra.ph/Machine-learning-ozi-nima-10-23
#ml

Men bilgan dasturchilar (asosan AI/ML/CV/DL bilan ishlaydigan) Ubuntu operatsion tizimidan foydalanadi, demak ushbu tizmda terminal buyruqlarini bilish juda muhim. Quyidagi maqola ushbu buyruqlar haqida bo'ladi. Maqola internet manbalari asosida shogirdimiz Asqar Turdinazarov tamonidan tayyorlandi.
https://inomjonramatov.uz/tutorial/ubuntu/

Bugun men sizlarga chiziqli regressiya haqida gapirmoqchiman. Bu eng ko’p foydalaniladigan va tushunishga oson algoritmlardan biri hisoblanadi. Bu darsda o’rganish jarayoni qanday bo’layotganini chuqurroq ko’rib chiqamiz. Bunda sizga algebra kursidagi bilimlaringiz asqotadi. Lekin unchalik ko’p havotirga tushmang bu siz o’ylaganchalik murakkab narsa emas.
#ml
https://inomjonramatov.uz/tutorial/ml3/

Bugun sizlar bilan bir qiziqarli proekt haqida gaplashamiz. Bu proekt ustida 3-4 yil oldin ishlagandim, demak boshladik.
Qanday proekt: Uzb License plate recognition, Yani o'zbekistondagi avtomobil raqamlarini tanib olish uchun dasturiy vosita yaratish.
Qayerlarda ishlatiladi: Aqilli turargohlar uchun, aqilli uylar uchun (garaj yoki uy darvozasini ochish uchun) hullas qayerda avtomobil raqamini tanib olish muhim bo'lsa o'sha joylarda ishlatish mumkin.
#cv #yolo #computervision
https://inomjonramatov.uz/tutorial/license_plate_recognition/

GitHub link

YOLO11: Tezlik, aniqlik va moslashuvchanlikning mukammal uyg‘unligi
YOLO11 seriyasi YOLO oilasidagi eng zamonaviy (SOTA), eng yengil va eng samarali model bo‘lib, o‘zidan oldingi versiyalardan ustun turadi. Bu variant ham Ultralytics tomonidan yaratilgan, ular ilgari YOLOv8 modelini chiqarishgan, bu esa hozirgacha eng barqaror va keng qo‘llaniladigan YOLO varianti hisoblanadi. Ushbu maqolada esa biz quyidagilarni o‘rganamiz:

YOLO11 o’zi nima?
YOLO11 qo’llanilish sohalari
YOLO11 ishga tushirish
#cv #yolo #computervision
https://inomjonramatov.uz/tutorial/yolo11/

Jetson Orin Nano bilan yangi boshlanish! 🚀

Yaqinda Jetson Orin Nano qurilmasini qo‘lga kiritdim va endi uning imkoniyatlarini o‘rganishni boshlayapman. Bu kichik, lekin juda kuchli AI edge qurilma bo‘lib, real vaqtli inferensiya va DeepStream kabi NVIDIA texnologiyalari bilan ishlashga juda mos.

Shu munosabat bilan, Jetson Orin Nano haqida bir qator tutorial postlar tayyorlashni rejalashtiryapman. Ular orasida:
✅ Qurilmani boshlang‘ich sozlash
✅ DeepStream va AI model inferensiyasi
✅ Jetson Orin Nano uchun optimallashtirish usullari

Agar siz ham Jetson Orin Nano yoki umuman AI edge computing bilan qiziqsangiz, kuzatib boring! Yaqin orada foydali postlar bo‘lishi kutilmoqda.

Fikr-mulohazalaringizni izohlarda kutib qolaman! 🔥

Kanalga ulanish

Jetson Orin Nano-ga SDK Manager orqali Operatsion Tizim O‘rnatish

O'qishni yomon ko'ruvchilar uchun video qo'llanma.

NVIDIA Jetson Orin Nano uchun operatsion tizim va dasturiy ta’minotni SDK Manager orqali o‘rnatish jarayoni quyidagi bosqichlardan iborat. Bu qo‘llanma Jetson Orin Nano-ni xost kompyuterga ulash, jumper orqali recovery mode-ga tushirish va SDK Manager yordamida OS o‘rnatishni o‘z ichiga oladi.

1. Talablar

Quyidagilar kerak bo‘ladi:
• NVIDIA Jetson Orin Nano Developer Kit
• Ubuntu 18.04 yoki 20.04 o‘rnatilgan Linux xost kompyuter
• USB-C kabel
• 5V/4A quvvat manbai (Orin Nano uchun)
• Papa-mama jumper kabel yoki jumper qisqa tutashtirgich
• Ethernet yoki Wi-Fi ulanish (internet kerak)

2. SDK Manager-ni O‘rnatish
1. NVIDIA Developer hisobiga ega bo‘ling va quyidagi sahifadan SDK Manager’ni yuklab oling:
• https://developer.nvidia.com/sdk-manager
2. Yuklangan faylni .deb formatidan o‘rnatish uchun terminalda quyidagilarni bajaring:

sudo apt update
sudo apt install ./sdkmanager_[versiya].deb


3. SDK Manager’ni ishga tushirish uchun:

sdkmanager

3. Jetson Orin Nano-ni Recovery Mode-ga Tushirish (Jumper orqali)

Jetson Orin Nano’ni J14 header konnektori orqali recovery mode-ga tushirish mumkin.

J14 Header pinlari:

Pin Nomi Vazifasi
1 GND Yer (Ground)
3 FORCE_RECOVERY# Recovery Mode tugmasi
5 GND Yer (Ground)

Recovery Mode-ga tushirish bosqichlari:
1. Jetson Orin Nano’ni quvvatdan uzing.
2. J14 header konnektorining 3-pin (FORCE_RECOVERY#) va 5-pin (GND) o‘rtasini papa-mama jumper yoki metall qisqa tutashtirgich bilan bog‘lang.
3. USB-C kabel orqali Jetson-ni host kompyuterga ulang.
4. Jetson Orin Nano’ni quvvatga ulang (adapter yoki USB-C orqali).
5. Jumperni olib tashlang.
6. Xost kompyuter terminalida quyidagi buyruqni kiriting:

lsusb

Agar natijada “NVIDIA Corp.” qurilmasi ko‘rinsa, demak, Jetson Orin Nano Recovery Modega muvaffaqiyatli o‘tgan.

4. SDK Manager orqali Operatsion Tizimni O‘rnatish
1. SDK Manager’ni ishga tushiring:

sdkmanager


2. NVIDIA hisobingiz bilan tizimga kiring.
3. Target Hardware sifatida Jetson Orin Nanoni tanlang.
4. Host Machine bo‘limida Ubuntu Desktop ni tanlang.
5. JetPack Version sifatida eng yangi JetPackni tanlang.
6. O‘rnatish tarkibini tanlang:
• OS Image (Linux) va Jetson SDK Components ni belgilab qo‘ying.
7. Flash Options bo‘limida Manual Setup (Recommended) yoki Automaticni tanlang.
8. Flash qilishni boshlash uchun Install & Flash tugmachasini bosing.

⏳ Jarayon davomiyligi: 15-30 daqiqa.

5. Jetson Orin Nano-ni Ishga Tushirish
1. O‘rnatish tugagach, Jetson Orin Nano’ni quvvatdan uzing.
2. USB-C kabelni ajrating va Jetson-ni qayta ishga tushiring.
3. Monitor va klaviatura ulangan bo‘lsa, Jetson Orin Nano ilk ishga tushish jarayonini bajaradi.
4. Ubuntu tizimini sozlash va Wi-Fi/Ethernet ulanishlarini tanlang.

6. Dasturiy Ta’minot va Driverlarni Yangilash

O‘rnatishdan so‘ng Jetson SDK komponentlarini yangilash tavsiya etiladi:

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

Xulosa

Siz endi NVIDIA Jetson Orin Nano’ga SDK Manager orqali Ubuntu-based operatsion tizim va JetPack SDK o‘rnatdingiz. Recovery Mode-ga tushirishni esa J14 header pinlari orqali jumper yordamida bajardingiz.

Agar muammolar yuzaga kelsa, dmesg | grep -i nvidia yoki lsusb orqali Jetson qurilmasi aniqlanganligini tekshiring.

Savollaringiz bo‘lsa, bemalol so‘rang!


Keyingi post 40 tops sun'iy intellekt kuchiga ega jetson orin nano qurilmasida yolo11 ni ishlatib ko'ramiz va qanday tezlikda ishlashini test qilamiz.

Bizni kuzatib boring.

🚀 Jetson Orin Nano (15W Power Mode)da LLaMA 3.2 ishlashi

Ollama LLaMA 3.2 modelini Jetson Orin Nano**da **15W quvvat rejimi**da sinab ko‘rdim, natijalar quyidagicha:

🔹 **Model yuklanish vaqti: ~200ms
🔹 Token baholash tezligi: ~1.81 token/s (boshlang‘ich so‘rov)
🔹 Matn generatsiya tezligi: ~12-14 token/s
🔹 Javob shakllanish vaqti: ~25-30s

✅ Muvaffaqiyatli ishlaydi, ammo kechikish sezilarli. Quvvat rejimini oshirish natijalarni yaxshilashi mumkin. Yengil inference uchun mos, ammo real vaqtda ishlashga unchalik mos emas.

💡 Optimallashtirish variantlari:
- TensorRT bilan tezlashtirish 🏎
- Samaradorlik uchun kvantizatsiya 📉
- Yuqori quvvat rejimi bilan yaxshiroq natija ⚡️
- Ko‘p so‘rovlarni parallel qayta ishlash 📊

Bizni kuzatib boring. Qiziqarlilari hali oldinda!

Assalomu alaykum, premium borlar boost qilamiz! Kanal rivoji uchun hissa qo'shing! Katta rahmat!