​​🎯✍️Maqsadlarni qog'ozga yozish muhimligi haqida!

Internetda bir kichik maqola o'qib qoldim. Maqola mazmunini sizlar bilan ulashmoqchiman.

Maqsadni belgilash, albatta, yangi tushuncha emas. Maqsadlarga ega bo'lish muhimligi haqida hammamiz eshitganmiz. Masalan, biz bilamizki, olimpiya va professional sportchilarning o‘z oldiga qo‘ygan maqsadlari bor va ularga erishish uchun doimo intiladilar.

Ajablanarlisi shundaki, dunyo aholisining 3% dan kamrog'i maqsadlarini yozma shaklga keltirib olishadi. Bundan tashqari, 1% dan kamrog'i o'z maqsadlarini muntazam ravishda qayta ko'rib chiqadilar.

Quyidagi rasmda Harvard universitetining odamlarning maqsad qo'yish "Goal Setting" ustida olib borgan ilmiy tadqiqotlari natijalari keltirilgan.
Dunyo aholisining taxminan 84% qismida hech qanday maqsad yo'q (qo'pol qilib aytilsa nimaga yashayotganini bilishmaydi). 13% qismi esa maqsad bor va ular yozma shaklda ifodalaydilar lekin maqsadlarni amalga oshirish uchun aniq reja qilishmaydi. Atiga 3% qismida aniq maqsadlar bor ularni aniq rejalar asosida yozishadi va amalga oshirishda qatiy intizomga rioya etadilar.

Tadqiqot natijalari esa, rejasiz maqsadlarini yozadigan toifadagi odamlarni daraomadlari taxminan 10 yildan so'ng 2 barobarga oshganini (84% toifadagi odamlar daromadlariga nisbatan) va aniq rejalar asosida maqsadlarini yozadigan odamlarning daromadlari esa 10 barabarga oshganini (qolgan barcha toifadagi odamlar daromadlariga nisbatan) ko'rsatgan.

P.s: O'zingiz xohlagan narsalar uchun kurashib sabablarini qilmasangiz, keyin ularni yo'qotganda ham yig'lamang.

👉@machine_learning_lab👈

NLP muhandisi bo'lishni xohlovchilar uchun! Yaxshi roadmap ekan. Sizlarga ilindim.

@machine_learning_lab

​​📌 Retrieval-Augmented Generation (RAG) texnologiyasi haqida bilasizmi?

🔍 RAG nima?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — bu tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) sohasida ishlatiladigan ilg‘or texnika bo‘lib, qo‘shimcha ma’lumotlarni tashqi manbalardan qidirib, keyin ularni asos qilib javob yoki matn yaratadigan modeldir. Bu metod GPT, Llama, DeepSeek, BERT kabi generativ modellarga bilimlarni kengaytirish imkonini beradi.

⚙️ RAG qanday ishlaydi?

RAG ikkita asosiy komponentga ega:

Retriever (qidiruvchi): Foydalanuvchi so‘roviga mos keladigan ma’lumotlarni oldindan indekslangan ma’lumotlar bazasidan (masalan, vektorli bazalar: Pinecone, FAISS, Chroma) qidiradi.

Generator (generatsiya qiluvchi): Qidirib topilgan kontekst asosida foydalanuvchi so‘roviga mos, mantiqan bog‘langan javobni yaratadi.

📊 Bu jarayon quyidagicha ishlaydi: (Quyidagi rasm)

Foydalanuvchi savol beradi.

Savol embedding’ga aylantiriladi.

Eng mos keluvchi kontekstlar topiladi.

Ushbu kontekstlar bilan birga so‘rov modelga yuboriladi.

Model javobni generatsiya qiladi.


💡 Nima uchun RAG muhim?

✅ An’anaviy LLM’lar faqat trening ma’lumotlari bilan cheklangan. RAG esa real vaqt rejimida tashqi bilimlardan foydalana oladi.

✅ Kontekstga asoslangan javoblar aniqroq, tushunarliroq va foydalanuvchiga mos bo‘ladi.

✅ Bilimlar bazasini yangilash uchun modelni qayta o‘qitish shart emas – faqat ma’lumotlar bazasini yangilash kifoya.


🏭 RAG qaysi sohalarda ishlatiladi?

🌾 Qishloq xo‘jaligi: O‘simlik parvarishi bo‘yicha chatbotlar, kasallik aniqlovchi tizimlar.

🏥 Tibbiyot: Klinik hujjatlar asosida maslahat beruvchi tizimlar.

📚 Ta’lim: Talabalar uchun savol-javob tizimlari, elektron darsliklar.

📦 E-commerce: Mahsulot tavsifi asosida to‘g‘ri HS kodlarini belgilash.

⚖️ Yuridik: Yuridik hujjatlarni tahlil qilish va tushuntirish.

🛠️ Texnik qo‘llab-quvvatlash: Foydalanuvchi savollariga texnik hujjatlardan javoblar.


🚀 RAG asosida qanday loyihalarni amalga oshirish mumkin?

🌱 Fermalar uchun AI maslahatchi: O‘simliklar haqida PDF hujjatlar va maqolalarga asoslangan maslahatlar beruvchi chatbot.

📖 AI O‘qituvchi: O‘quv kitoblari asosida talaba savollariga javob beruvchi bot.

🧾 Yuridik hujjat tahlili: Qonunchilik matnlari asosida tushuntirish beruvchi tizim.

🏥 MedInfoBot: Tibbiy protokollar va maqolalarga asoslangan maslahatlar.


🧠 Xulosa:
RAG — bu sun’iy intellekt va chatbotlar imkoniyatini yangi bosqichga olib chiqadigan kuchli usuldir. U bilan siz foydalanuvchilarga haqiqiy bilimga asoslangan javoblar bera olasiz.

👉@machine_learning_lab👈

Assalomu alaykum azizlar!

Qoraqalpogʻistonlik 7-sinf oʻquvchisi edfix.uz sunʼiy intellekt kursini 25 kunda bitirishibdi. Buni Koreada turib support ustozlik qiladigan Shukurulloh aytib berdilar. 25 kun holi jonlariga qoʻymay savollar yomgʻiri ila erishishibdi. Hozir real loyihalardan vazifa berishibdi birga qilishayotgan ekan.

Yana bir holat deb gaplarida davom etib "Koreyadagi Inha universiteti research labaratoriyasida ishlaydigan Uzbek tadqiqotchisi edfix.uz sunʼiy intellekt kursini koʻrib oʻrganib turganiga guvoh boʻldim va savollar boʻlsa beraverasiz deb qoʻydim"-desalar boʻladimi.

Iya siz kursni update qilish uchun menga chiqdizmi yoki maqtash uchunmi deb rosa kulishibmiz

Edfix jamoasi va xossatan kurs muallifi Bunyodbek Ibrohimov hamda Oybek Eralievlarga tashakkur izhor qilamiz! Ota onalarga rahmat, hammalariga ikki dunyo saodatini bersin!

Bu dargohda millatparvar va professional ustozlar yigʻilgan, Alloh koʻplab barakalar ato etsin!

​​Yangilik!!!

Alhamdulillah. Navbatdagi ilmiy maqolamiz (Deep Learning-Based Optimal Condition Monitoring System for Plant Growth in an Indoor Smart Hydroponic Greenhouse) xalqaro nufuzli jurnallardan birida chop etildi.

Journal: Symmetry

High Visibility: indexed within SCIE (Web of Science), Scopus, CAPlus / SciFinder, Inspec, Astrophysics Data System, and other databases.

Journal Rank: JCR - Q2 (Multidisciplinary Sciences) / CiteScore - Q1 (General Mathematics )

Maqolaga link: https://www.mdpi.com/2073-8994/17/7/1092

👉@machine_learning_lab👈

66-IMO ham o'z nihoyasiga yetmoqda. Bu yil O'zbekiston terma jamoasi a'zolari ham 4 ta kumush va 1 ta bronza medalni qo'lga kiritishdi. Elbekka 1 bal yetmay qoldi oltin medalga, nasib bo'lsa kelasi yili oltin medal oladi. 7-sinf Umarbekka esa gap bo'lishi mumkin emas. Biz sizlar bilan faxrlanamiz.

Shu o'rinda, oxirgi yillarda juda ko'plab ishlarni qilishayotgan O'tkir aka va Umid aka ga katta rahmat. Ustozlarimiz omon bo'lishsin.

@abdumalik_abdukayumov

IMO 2025 masalalarini yechtirib ko'rishibdi. Gemini 2.5 pro yomon emas lekin, P3 da 71 % qilibdi hmmm.

@abdumalik_abdukayumov

🚀 Calling All University Students in South Korea! 🇰🇷
HumbleBeeAI is launching its AI Hackathon — an exciting opportunity to showcase your skills, compete with the best, join top 1% AI community, and fast-track your way into the world of AI!

🎯 Who can join?
Current students at Korean universities (solo or in teams of 2)

Why join?
🏆 ₩1,000,000 prize pool
🎯 Internship fast-tracks for top teams
Real-world challenges in:
▪️ Data Science & ML
▪️ Computer Vision
▪️ Natural Language Processing

📅 Key Dates (KST):
- Registration closes: 31 July 23:59
- Kick-off & briefs released: 1 August 09:00
- Submission deadline: 3 August 23:59
- Winners announced: 7-10 August (Time TBA)

💻 Tech Stack: Python 3.10 | Clean repo | One-command run in markdown file

📌 Ready to build something impactful?
👉 Register here: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSczA-U567RRgo46yCFRmXF-TwYFZTLBOobWMbjLPjnaL1ZK9w/viewform?usp=dialog

Stay tuned for Hackathon briefs and join our community: https://t.me/HBAI_hackathon

Let’s innovate together. See you at the hackathon!

Bizning TTS modelimizdan Demo audio'imizni ommaga taqdim qilamiz. Matn:
----------------------------------------------
Salom hammaga! NavAI bilan tanishing! Biz bir narsani juda yaxshi bilamiz: o‘zbek tilida sifatli ovozli kontent yaratish juda qiyin va qimmat. Ovoz yozish uchun studiya, aktyor, muharrir kerak bo‘ladi — va bu juda ko‘p vaqt va mablag‘ talab qiladi. Shuning uchun biz NavAIni yaratdik. NavAI — bu sun’iy intellekt asosidagi ovozli texnologiya, aynan o‘zbek tili uchun. Endi siz oddiy matnni kiritasiz — va real, tabiiy eshitiladigan o‘zbekcha ovozni bir necha soniyada olasiz. Faqat matn kiriting, ovozni oling. Bu texnologiya yordamida biz ovozli kontent yaratish xarajatlarini deyarli 98 foizga kamaytirdik. Media, o‘quv platformalari, audiokitoblar, mobil ilovalar — endi barchasi uchun tez va arzon yechim bor.
----------------------------------------------
Hamkorlik va aloqa uchun

Hamkorlik: Audiokitob, e-o‘quv, telekom va fintech sohalaridagi kompaniyalar bilan ilg‘or yechimlarni birga sinovdan o‘tkazmoqchimiz.
Sarmoya: Til texnologiyasini rivojlantirishga qiziqqan investorlar bilan bog‘lanmoqchimiz.
Demo so‘rovlari: Shaxsiy demo uchun murojaat qiling.

Biz bilan bog‘lanmoqchi bo‘lsangiz: sardor@navai.uz yoki kilichbek@navai.uz | DM orqali murojaat qilin

#shaxsiy_fikr

Shu yoz oylarida ilmiy maqola ustida ishlayman deb reja qilgan edim va uni ustida jamoamiz bilan ishlayapmiz. Nasb qilsa oz qoldi. Shu bilan bo'lib kanalga post joylashga vaqt ham qunt ham bo'lmayapti.

Bu post ilmiy ishimiz yoki AI bilan bog'liq emas. Bugun o'qigan va meni taajubga solgan ikki xabar haqida. Na kulishni bilasan na yig'lashni.

Birinchisi: Bakiro kanalida o'qigan xabarim. O'zbekiston 4-avgust kuni ro'yxatdan o'tgan, ammo 3 kun oldin hukumat qarorida nomi tilga olingan kompaniya (Sea Breeze Uzbekistan) xujjatda email adressini example@Gmail.com deb ko'rsatgan. Wow!

Ikkinchisi: davletovuz kanalida o'qigan postim. Nature jurnali 2024 yilda ilmiy tadqiqot o'tkazib, jahon YaIMning kelajakdagi holatini prognoz qilgan (2050 yilda 19% ga, 2100 yilga kelib 62% ga kamayadi.). Bu prognozdan yirik mamlakatlar o'z rejalarida jiddiy foydalanadilar. Ammo, keyinchalik Stanford universiteti olimlari tomonida olib borilgan chuqur taxlildan so'ng bu ilmiy tadqiqot natijalari noto'g'ri ekanligi aniqlandi. Bunga sabab O'zbekistondan olingan ma'lumotlarda o'ta katta sonlar ko'rsatilganligi bo'lgan. O'zbekiston ma'lumotlarisiz jaxon YaIMi prognoz qilinganda 2050 yilda 6% ga va 2100 yilda 23% ga kamayishi kelib chiqqan.


Kovid vaqtidagi statistikalar ham juda aniq deb o'ylamayman. Xudo ko'rsatmasin, kelajakda yana shunga o'xshash xodisa yuz bersa va bizning kelajak avlodlarimiz biz qoldirgan statistikadan foydalanib biror yaxshi natijaga erishadi deb o'ylamayman.

Bu yolg'onlar vaqtlar o'tgandan keyin rost bo'lib qolmaydi, yolg'onligicha turaveradi. Xar bir qiladigan ishimizda yolg'on aralashtirmasligimiz kerak.

O'rtoqlar, qayoqqa qarab ketyapmiz!?

👉@machine_learning_lab👈

DIqqat E'lon!!!

Oramizda yaxshi malakali web-dasturchilar bormi?
Agar bo'lsa, Qilichbek do'stimiz va ularning jamoasiga web-dasturchi kerak ekan.

Batafsil ushbu link orqali ma'lumot olishingiz mumkin.

Juda zo'r imkoniyat, harakat qilib ko'ring.

👉@machine_learning_lab👈