Forwarded from Sherzod Shermatov
IT sohasida 20-50 mln so’m oylik to’laydigan bo’sh ish o’rinlari anchagina ekanligini Raqamli Iqtisodiyot Tadqiqotlari Markazi tomonidan amalga oshirilgan IT mehnat bozori tahlilida ko’rsangiz bo’ladi
Vakansiyalarni ushbu saytlardan ko’rib, onlayn ariza yuboring:
https://hh.uz
https://ishkop.uz
https://it-market.uz/job/
www.olx.uz/rabota/it-telekom-kompyutery/
https://t.me/fintech_jobs
Agar ko’rsatilgan talablarga yetarli malakaga ega bo’lishga harakat qilib o’qimoqchi bo’lsangiz, unda marhamat:
https://www.education.it-park.uz/
https://uzbekcoders.uz/
Vakansiyalarni ushbu saytlardan ko’rib, onlayn ariza yuboring:
https://hh.uz
https://ishkop.uz
https://it-market.uz/job/
www.olx.uz/rabota/it-telekom-kompyutery/
https://t.me/fintech_jobs
Agar ko’rsatilgan talablarga yetarli malakaga ega bo’lishga harakat qilib o’qimoqchi bo’lsangiz, unda marhamat:
https://www.education.it-park.uz/
https://uzbekcoders.uz/
👍4😁1
Sherzod Shermatov
IT sohasida 20-50 mln so’m oylik to’laydigan bo’sh ish o’rinlari anchagina ekanligini Raqamli Iqtisodiyot Tadqiqotlari Markazi tomonidan amalga oshirilgan IT mehnat bozori tahlilida ko’rsangiz bo’ladi Vakansiyalarni ushbu saytlardan ko’rib, onlayn ariza yuboring:…
Raqamli Iqtisodiyot Tadqiqotlari Markazi tomonidan mamlakatimizning IT mehnat bozori juda chiroyli tarzda tahlil qilinibdi.
Agar e'tibor bergan bo'lsangiz tahlil qilingan kasblar orasida AI muhandisligi keltirilmagan. Vaholanki dunyo bozorida AI mutaxasislari eng yuqori maosh oluvchilar qatoriga kiradi.
Bu tahlildan nimani xulosa qilish mumkin? Demak O'zbekiston bozori AI mutaxasisligi nuqtai nazaridan juda bo'sh. Bu degani "Otni qamchilash kerak" degani 😊.
P.s: Ehtimol AI mutahasislarini inobatga olib Dasturchi mutahasisligiga qo'shgan bo'lishlari mumkin. Lekin AI mutahasisligi uchun faqatgina dasturlash ko'nikmalarini o'zi yetarli emas albatda.
👉@machine_learning_lab
Agar e'tibor bergan bo'lsangiz tahlil qilingan kasblar orasida AI muhandisligi keltirilmagan. Vaholanki dunyo bozorida AI mutaxasislari eng yuqori maosh oluvchilar qatoriga kiradi.
Bu tahlildan nimani xulosa qilish mumkin? Demak O'zbekiston bozori AI mutaxasisligi nuqtai nazaridan juda bo'sh. Bu degani "Otni qamchilash kerak" degani 😊.
P.s: Ehtimol AI mutahasislarini inobatga olib Dasturchi mutahasisligiga qo'shgan bo'lishlari mumkin. Lekin AI mutahasisligi uchun faqatgina dasturlash ko'nikmalarini o'zi yetarli emas albatda.
👉@machine_learning_lab
👍9
Forwarded from WAYU Korea
#ilm_fan_klubi #ilm_fan_klubi_podkast #2
🕐Suhbat: 30-sentyabr, soat 21:00 KST
Mavzu: Sun'iy intellektning amaliyotga tadbiqi!
👤 Spiker: Oybek Eraliyev
• Ish joyi: Universitet laboratoriyasi (Advanced Vehicle Design and Control Lab. (AVDC Lab.)) | AI Researcher
— Farg'ona Politexnika instituti, Electrical Engineering| Bachelor of Science
— Farg'ona Politexnika instituti, Electrical Engineering | Master of Science
— Inha universiteti, Future Vehicle Engineering | Ph.D
• Tadqiqot ishi mavzusi (Research topic): Next-Generation Smart Greenhouse: Integrating Deep Learning, IoT, Web Monitoring, and Autonomous System.
Moderator: Mirzobek Malikov - “Ilm-fan klubi” loyihasi muallifi
Spikerga savollaringiz bo’lsa, izohlarda qoldiring👇🏻
Instagram | Telegram | YouTube | Facebook
🕐Suhbat: 30-sentyabr, soat 21:00 KST
Mavzu: Sun'iy intellektning amaliyotga tadbiqi!
👤 Spiker: Oybek Eraliyev
• Ish joyi: Universitet laboratoriyasi (Advanced Vehicle Design and Control Lab. (AVDC Lab.)) | AI Researcher
— Farg'ona Politexnika instituti, Electrical Engineering| Bachelor of Science
— Farg'ona Politexnika instituti, Electrical Engineering | Master of Science
— Inha universiteti, Future Vehicle Engineering | Ph.D
• Tadqiqot ishi mavzusi (Research topic): Next-Generation Smart Greenhouse: Integrating Deep Learning, IoT, Web Monitoring, and Autonomous System.
Moderator: Mirzobek Malikov - “Ilm-fan klubi” loyihasi muallifi
Spikerga savollaringiz bo’lsa, izohlarda qoldiring👇🏻
Instagram | Telegram | YouTube | Facebook
👍12🔥3
Barcha Ustoz va Murabbiylarimizni 1-oktabr “Ustoz va murabbiylar kuni” bilan chin qalbimizdan muborakbod etamiz!
Yoshlarimizga mashaqqat ila ta’lim tarbiya berishda hech qachon charchamanglar! Alloh o’zi kuch quvvat bersin! Biz sizlarni yaxshi ko’ramiz va hurmat qilamiz!
Xurmat bilan @machine_learning_lab
Yoshlarimizga mashaqqat ila ta’lim tarbiya berishda hech qachon charchamanglar! Alloh o’zi kuch quvvat bersin! Biz sizlarni yaxshi ko’ramiz va hurmat qilamiz!
Xurmat bilan @machine_learning_lab
🎉4❤1
Python dasturlash mahoratingizni oshirib boring!
Bundan bir necha postlar oldin dasturlash tilida ishlash mahoratingizni oshirishingiz uchun HackerRank platformasini taklif qilgan edim. Chunki o'sha vaqtda o'zim ham endi dasturlash tilidagi (Pyhton) mahoratimni sinash va oshirish uchun harakat boshlagan edim. Natija yuqoridagi rasmda.
Xulosa. Boshlang'inch dasturlash asoslarini o'rganish va mahoratni oshirish uchun yaxshi platforma ekan. Mashqlarni bajargandan keyin maxsus imtixonlaridan o'tib sertifikatini ham olsangiz bo'ladi. LeetCode navbatdagi nishon Insha Alloh. LeetCode ancha professianalroq.
@machine_learning_lab
Bundan bir necha postlar oldin dasturlash tilida ishlash mahoratingizni oshirishingiz uchun HackerRank platformasini taklif qilgan edim. Chunki o'sha vaqtda o'zim ham endi dasturlash tilidagi (Pyhton) mahoratimni sinash va oshirish uchun harakat boshlagan edim. Natija yuqoridagi rasmda.
Xulosa. Boshlang'inch dasturlash asoslarini o'rganish va mahoratni oshirish uchun yaxshi platforma ekan. Mashqlarni bajargandan keyin maxsus imtixonlaridan o'tib sertifikatini ham olsangiz bo'ladi. LeetCode navbatdagi nishon Insha Alloh. LeetCode ancha professianalroq.
@machine_learning_lab
🔥9👍1
Kurzveyl bashorati!
Rey Kurzveyl, Google kompaniyasida muhandislik bo'limi boshlig'i, aniq bashorat qilish bo'yicha yuqori natijalarga erishgan taniqli futurist. 1990-yillardan beri o'zining 147 ta bashoratidan Kurzweil 86 foiz aniq chiqqan. Texasning Ostin shahrida bo'lib o'tgan SXSW konferentsiyasida Kurzveyl yana bir bashorat qildi: texnologik o'ziga hoslik keyingi 30 yil ichida sodir bo'ladi.
U bergan intervyusida shunday deydi: 2029 yil men bashorat qilgan izchil sana, AI ushbu sanada haqiqiy Tyuring testidan o'tadi va inson aql darajasiga erishadi. Men "O'ziga hoslik" (Singularity) uchun 2045 yilni belgilab qo'ydim, ya'ni o'zimiz yaratgan suniy ong bilan birlashish orqali aqliy faoliyatimizning samaradorligini milliard martagacha oshirishimiz mumkin.
Uning fikricha AI ni bu darajada rivojlanib ketishi faqat va faqat insoniyat uchun yaxshi va foydali hech qanday qo'rqinchli xavf yo'q.
Ammo bir qator mashxurlar va olimlar jumladan Elon Musk, Bill Gates, G. Hinton lar esa kelajakdagi AI dan odamlarga bo'lishi mumkin bo'lgan xavfdan xavotirda.
Sizning fikringiz qanday? 👇👇👇
@machine_learning_lab
Rey Kurzveyl, Google kompaniyasida muhandislik bo'limi boshlig'i, aniq bashorat qilish bo'yicha yuqori natijalarga erishgan taniqli futurist. 1990-yillardan beri o'zining 147 ta bashoratidan Kurzweil 86 foiz aniq chiqqan. Texasning Ostin shahrida bo'lib o'tgan SXSW konferentsiyasida Kurzveyl yana bir bashorat qildi: texnologik o'ziga hoslik keyingi 30 yil ichida sodir bo'ladi.
U bergan intervyusida shunday deydi: 2029 yil men bashorat qilgan izchil sana, AI ushbu sanada haqiqiy Tyuring testidan o'tadi va inson aql darajasiga erishadi. Men "O'ziga hoslik" (Singularity) uchun 2045 yilni belgilab qo'ydim, ya'ni o'zimiz yaratgan suniy ong bilan birlashish orqali aqliy faoliyatimizning samaradorligini milliard martagacha oshirishimiz mumkin.
Uning fikricha AI ni bu darajada rivojlanib ketishi faqat va faqat insoniyat uchun yaxshi va foydali hech qanday qo'rqinchli xavf yo'q.
Ammo bir qator mashxurlar va olimlar jumladan Elon Musk, Bill Gates, G. Hinton lar esa kelajakdagi AI dan odamlarga bo'lishi mumkin bo'lgan xavfdan xavotirda.
Sizning fikringiz qanday? 👇👇👇
@machine_learning_lab
👍6
#loyiha, #tomato_detection
Birinchi tajribalar natijalari bilan sizlarni bohabar qilmoqchiman (yuqoridagi rasmlar).
@machine_learning_lab
Birinchi tajribalar natijalari bilan sizlarni bohabar qilmoqchiman (yuqoridagi rasmlar).
@machine_learning_lab
👍8
Machine Learning Lab.
Yuqoridagi ekskursiyadan keyingi loyihamizning yana bir kichik qismi haqida! Demak loyihaning bu qismida menga ajratilhgan vazifani qisqacha qilib yozib o'taman. -Issiqxonadagi bir qator pomidor hosilini qimirlamaydigan kameralar orqali tasvirini uzatish…
#loyiha, #tomato_detection
Avval aytib o'tkanimizday bugungi kunda issiqxonadagi pomidor hosilini aniqlash, sanash va classlarga ajratish ustida ish olib bormoqdamiz.
Birinchi tajribalar natijalari bilan sizlarni bohabar qilmoqchiman (yuqoridagi rasmlar).
Bu loyihani bajarish uchun quyidagi jarayonlardan o'tdik (qisqa qilib yozamiz) :
- Dataset tayyorlash yani rasmlar to'plash (Data collection)
- Rasmlarni annotatsiyalash (LabelImg yordamida)
- Datasetni 8:1:1 nisbatda train/validation/test bo'lib olindi
- Train data uchun Data Augmentation methodi qo'llanildi
- Yolov5 object detection modelidan foydalanib pomidor hosili aniqlandi
- Aniqlangan hosil uchun (RoI) Image Processing Technique dan foydalanib 3 xil yashil, pushti va qizil kategoriyalarga ajratildi and sanaldi.
Hozirda loyihamizda yetarlicha kamchiliklar bor masalan rasmdagi hamma hosillar ham aniqlanmayapti yani model accuracy yetarlicha emas, keyingisi kategoriyalarga ajratishda yorug'lik darajasi o'zini salbiy ta'sirini ko'rsatmoqda.
P.s: Agar tushunmagan joyingiz yoki sizni qiziqtirgan savollaringiz bo'lsa 👇👇👇yozib qoldiring imkon qadar javob beramiz!
@machine_learning_lab
Avval aytib o'tkanimizday bugungi kunda issiqxonadagi pomidor hosilini aniqlash, sanash va classlarga ajratish ustida ish olib bormoqdamiz.
Birinchi tajribalar natijalari bilan sizlarni bohabar qilmoqchiman (yuqoridagi rasmlar).
Bu loyihani bajarish uchun quyidagi jarayonlardan o'tdik (qisqa qilib yozamiz) :
- Dataset tayyorlash yani rasmlar to'plash (Data collection)
- Rasmlarni annotatsiyalash (LabelImg yordamida)
- Datasetni 8:1:1 nisbatda train/validation/test bo'lib olindi
- Train data uchun Data Augmentation methodi qo'llanildi
- Yolov5 object detection modelidan foydalanib pomidor hosili aniqlandi
- Aniqlangan hosil uchun (RoI) Image Processing Technique dan foydalanib 3 xil yashil, pushti va qizil kategoriyalarga ajratildi and sanaldi.
Hozirda loyihamizda yetarlicha kamchiliklar bor masalan rasmdagi hamma hosillar ham aniqlanmayapti yani model accuracy yetarlicha emas, keyingisi kategoriyalarga ajratishda yorug'lik darajasi o'zini salbiy ta'sirini ko'rsatmoqda.
P.s: Agar tushunmagan joyingiz yoki sizni qiziqtirgan savollaringiz bo'lsa 👇👇👇yozib qoldiring imkon qadar javob beramiz!
@machine_learning_lab
👍7🔥1
#reading_book #ML
Koreadagi universitetlarda tahsil oladigan magistratura va phd bosqichi talabalari asosan laboratoriyalarda ilmiy izlanish olib boradilar! Buni juda zo’r tarafi borki ilmiy izlanish uchun kerak bo’ladigan barcha narsalar to’liq laboratoriya hisobidan qoplab beriladi!
O’tgan haftada ilmiy rahbarim so’rab qoldi: agar biror kitob kerak bo’lsa ayt deb! Menga bu “moydek” yoqib tushdi va yuqorida rasmdagi kitobni aytdim!
Bugun tushlikdan kelsam stolim ustida aytgan kitobim turibdi. Qoyil!
Biz qachon rivojlanamiz qachonki ilmga mana shunday yondashuv va moddiy qo’llab quvvatlov bo’lsa! Boshqa yo’l bilan imkonsiz!
Narxi: 131k won edi taxminan 100$
@machine_learning_lab
Koreadagi universitetlarda tahsil oladigan magistratura va phd bosqichi talabalari asosan laboratoriyalarda ilmiy izlanish olib boradilar! Buni juda zo’r tarafi borki ilmiy izlanish uchun kerak bo’ladigan barcha narsalar to’liq laboratoriya hisobidan qoplab beriladi!
O’tgan haftada ilmiy rahbarim so’rab qoldi: agar biror kitob kerak bo’lsa ayt deb! Menga bu “moydek” yoqib tushdi va yuqorida rasmdagi kitobni aytdim!
Bugun tushlikdan kelsam stolim ustida aytgan kitobim turibdi. Qoyil!
Biz qachon rivojlanamiz qachonki ilmga mana shunday yondashuv va moddiy qo’llab quvvatlov bo’lsa! Boshqa yo’l bilan imkonsiz!
@machine_learning_lab
👍12❤4👏2
Xurmatli ML engineerlari!
Youtubdagi sahifamizda ML darslari deb nomlangan video darslarimizning navbardagisi chiqdi!
Ushbu video darsda Linear Regression modelini ko'p xususiyatli ma'lumotlar to'plami uchun qanday ishlashi ko'rib chiqildi. Regression masalalarini ikki xil usul bilan yechish nazariy hamda amaliy misol bilan ko'rsatib o'tildi. Bu usullar Gradient Descent hamda Normal Tenglama usullari.
https://youtu.be/B6-ARI3WfFg
@machine_learning_lab
Youtubdagi sahifamizda ML darslari deb nomlangan video darslarimizning navbardagisi chiqdi!
Ushbu video darsda Linear Regression modelini ko'p xususiyatli ma'lumotlar to'plami uchun qanday ishlashi ko'rib chiqildi. Regression masalalarini ikki xil usul bilan yechish nazariy hamda amaliy misol bilan ko'rsatib o'tildi. Bu usullar Gradient Descent hamda Normal Tenglama usullari.
https://youtu.be/B6-ARI3WfFg
@machine_learning_lab
YouTube
4.3 Linear Regression ko'p xususiyatli ma'lumotlar toplami uchun. | ML darslari (O'zbek tilida)
Ushbu video darsda Linear Regression modelini ko'p xususiyatli ma'lumotlar to'plami uchun qanday ishlashi ko'rib chiqildi. Regression masalalarini ikki xil usul bilan yechish nazariy hamda amaliy misol bilan ko'rsatib o'tildi. Bu usullar Gradient Descent…
👍6🔥3
#object_detection
YOLOv5 vs YOLOv8
Kichik bir tajriba o'tkazib ko'rdik. Unda YOLO (You Only Look Once) object detection modelining 5 va 8 versiyasi o'zaro taqqoslandi.
Hozircha tasvirdagi aniqlik sifatini solishtirib ko'rilishi mumkin. Keyinroq batafsil ilmiy tahlil bilan chuqurroq taqqoslaymiz.
Sizningcha qaysi biri yaxshiroq oldindan fikringizni bildiring! 👇👇👇
@machine_learning_lab
YOLOv5 vs YOLOv8
Kichik bir tajriba o'tkazib ko'rdik. Unda YOLO (You Only Look Once) object detection modelining 5 va 8 versiyasi o'zaro taqqoslandi.
Hozircha tasvirdagi aniqlik sifatini solishtirib ko'rilishi mumkin. Keyinroq batafsil ilmiy tahlil bilan chuqurroq taqqoslaymiz.
Sizningcha qaysi biri yaxshiroq oldindan fikringizni bildiring! 👇👇👇
@machine_learning_lab
👍9🔥2
Ming yillarkim, bulbul kalomi
O'zgarmaydi, yaxlit hamisha.
Ammo sho'rlik to'tining holi
O'zgalarga taqlid hamisha.
Ona tilim, sen borsan, shaksiz
Bulbul kuyin she'rga solaman.
Sen yo'qolgan kuning, shubhasiz,
Men ham to'ti bo'lib qolaman.
( Abdulla Oripov )
Qadrli yurtdoshlar! Ona tilimiz bayrami barchaga muborak bo’lsin!
@machine_learning_lab
O'zgarmaydi, yaxlit hamisha.
Ammo sho'rlik to'tining holi
O'zgalarga taqlid hamisha.
Ona tilim, sen borsan, shaksiz
Bulbul kuyin she'rga solaman.
Sen yo'qolgan kuning, shubhasiz,
Men ham to'ti bo'lib qolaman.
( Abdulla Oripov )
Qadrli yurtdoshlar! Ona tilimiz bayrami barchaga muborak bo’lsin!
@machine_learning_lab
👍6🎉3❤1
#object_detection #yolov5 #yolov8
YOLOv5 vs YOLOv8
Yuqorida Tomato detection loyihasi uchun YOLOv5 modelini ishlatganimda kuzatuvchilarimizdan yaxshi va o'rinli savol tushdi.
Nimaga aynan YOLOv5? YOLOv8 emas? Chunki YOLOv8 oxirgi chiqqan versiyasiku!?
Javobimiz "YOLOv5 tezroq va yengilroq" bo'lgan edi. Ushbu javobimizga dalil o'laroq kichkina bir yana tajriba o'tkazib ko'rdik. Yani bir xil ma'lumotlar toplami, kiruvchi qiymatlar o'lchami bir xil, epochs va batch size bir xil va bitta komputerda tajriba o'tkazildi.
Natijani quyidagi rasmda taqqoslashingiz mumkin. Modelni train qilishda YOLOv5 bir necha barobarga tezroq. Aniqlik darajalari deyarli farq qilmaydi. Test qilishda ham YOLOv5 sezilarli darajada tezroq.
Aytgancha YOLO modelini ishlatilish qurilmalariga qarab bir necha turi mavjud. Bular:
YOLOv5s - (small) eng kichkina network arxitekturaga ega, o'qitish ancha osonroq va juda tez turi.
YOLOv5m - (medium) o'rtacha kattalikdagi network arxitekturaga ega, modelni o'qitish oson va yengil. Eng ko'p ishlatiladigan turi.
YOLOv5l - (large) katta network arxitekturaga ega, modelni o'qitish nisbatan qiyin va og'irroq. Aniqligi yuqoriroq, asosan kichik o'lchamdagi jismlarni aniqlashda bu turiga murojat qilinadi.
YOLOv5x - (extra large) juda katta network arxitekturaga ega, modelni o'qitish juda qiyin va og'ir. Aniqlik sezilarli darajada yuqori. Eng sekin ishlaydigan turi.
YOLOv5n - (narrow) juda kichik network arxitekturaga ega, u asosan telefonlar yoki gajetlar uchun moslashtirilgan model hisoblanadi.
Bu turlari YOLOv8 da ham mavjud.
@machine_learning_lab
YOLOv5 vs YOLOv8
Yuqorida Tomato detection loyihasi uchun YOLOv5 modelini ishlatganimda kuzatuvchilarimizdan yaxshi va o'rinli savol tushdi.
Nimaga aynan YOLOv5? YOLOv8 emas? Chunki YOLOv8 oxirgi chiqqan versiyasiku!?
Javobimiz "YOLOv5 tezroq va yengilroq" bo'lgan edi. Ushbu javobimizga dalil o'laroq kichkina bir yana tajriba o'tkazib ko'rdik. Yani bir xil ma'lumotlar toplami, kiruvchi qiymatlar o'lchami bir xil, epochs va batch size bir xil va bitta komputerda tajriba o'tkazildi.
Natijani quyidagi rasmda taqqoslashingiz mumkin. Modelni train qilishda YOLOv5 bir necha barobarga tezroq. Aniqlik darajalari deyarli farq qilmaydi. Test qilishda ham YOLOv5 sezilarli darajada tezroq.
Aytgancha YOLO modelini ishlatilish qurilmalariga qarab bir necha turi mavjud. Bular:
YOLOv5s - (small) eng kichkina network arxitekturaga ega, o'qitish ancha osonroq va juda tez turi.
YOLOv5m - (medium) o'rtacha kattalikdagi network arxitekturaga ega, modelni o'qitish oson va yengil. Eng ko'p ishlatiladigan turi.
YOLOv5l - (large) katta network arxitekturaga ega, modelni o'qitish nisbatan qiyin va og'irroq. Aniqligi yuqoriroq, asosan kichik o'lchamdagi jismlarni aniqlashda bu turiga murojat qilinadi.
YOLOv5x - (extra large) juda katta network arxitekturaga ega, modelni o'qitish juda qiyin va og'ir. Aniqlik sezilarli darajada yuqori. Eng sekin ishlaydigan turi.
YOLOv5n - (narrow) juda kichik network arxitekturaga ega, u asosan telefonlar yoki gajetlar uchun moslashtirilgan model hisoblanadi.
Bu turlari YOLOv8 da ham mavjud.
@machine_learning_lab
👍6🤯1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#self_driving_car
Universitetimizda (Inha University (Korea)) kichik ko’rgazma bo’layapti! Sizlarga Engineering fakultetining o’zi yurar avtomobillar (self driving cars) loyihasi haqida ko’rsatmoqchiman!
Model: Hyundai Ionic 5
@machine_learning_lab
Universitetimizda (Inha University (Korea)) kichik ko’rgazma bo’layapti! Sizlarga Engineering fakultetining o’zi yurar avtomobillar (self driving cars) loyihasi haqida ko’rsatmoqchiman!
Model: Hyundai Ionic 5
@machine_learning_lab
👍7
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Ushbu videoda esa Engineering fakulteti talabalari o’z qo’llari bilan to’liq yig’gan mini avtomobilni ko’rishingiz mumkin!
Test qilishda esa ixtiyoriy ko’ngillilar qatnashayapti adashmayotgan bo’lsam 😊.
Bizning vatanimizdagi universitetlar ham talabalarga shunday amaliy ishlarni berishi kerak va moliyalashtirishi kerak fikrimcha. Balki shundaydur, lekin men ko’rmaganman!
@machine_learning_lab
Test qilishda esa ixtiyoriy ko’ngillilar qatnashayapti adashmayotgan bo’lsam 😊.
Bizning vatanimizdagi universitetlar ham talabalarga shunday amaliy ishlarni berishi kerak va moliyalashtirishi kerak fikrimcha. Balki shundaydur, lekin men ko’rmaganman!
@machine_learning_lab
👍6
#News
Rassomlar AI kompaniyalariga qarshi!
Rassomlarning AI kompaniyalariga qarshi mualliflik huquqi haqidagi da'volarining katta qismi AQSH ogrugi sudi tompnidan rad etilgan.
Sudya ishning ko'p qismini rad etdi, lekin mualliflik huquqi bilan himoyalangan kontentdan foydalangan holda AI modellarini o'qitish noqonuniymi degan asosiy savolni rad etishdan bosh tortdi.
Rassomlarga Generativ AI ishlab chiquvchilari bilan davom etayotgan huquqiy urushda jiddiy zarba berildi. Dushanba kuni AQSh okrug sudyasi AI-image generatori Midjourney va raqamli san'at hamjamiyat platformasi DeviantArtga qarshi qo'zg'atilgan da'vo davom etmaydi, degan qarorga kelib, da'vogarlar mualliflik huquqining buzilishi haqidagi da'volarini qo'llab-quvvatlash uchun etarli dalillar keltirmagan deb topdi.
Maqola haqida to'liqroq mana bu yerda o'qishingiz mumkin!
👉 https://decrypt.co/203789/artist-lawsuit-generative-ai-copyright-stability
@machine_learning_lab
Rassomlar AI kompaniyalariga qarshi!
Rassomlarning AI kompaniyalariga qarshi mualliflik huquqi haqidagi da'volarining katta qismi AQSH ogrugi sudi tompnidan rad etilgan.
Sudya ishning ko'p qismini rad etdi, lekin mualliflik huquqi bilan himoyalangan kontentdan foydalangan holda AI modellarini o'qitish noqonuniymi degan asosiy savolni rad etishdan bosh tortdi.
Rassomlarga Generativ AI ishlab chiquvchilari bilan davom etayotgan huquqiy urushda jiddiy zarba berildi. Dushanba kuni AQSh okrug sudyasi AI-image generatori Midjourney va raqamli san'at hamjamiyat platformasi DeviantArtga qarshi qo'zg'atilgan da'vo davom etmaydi, degan qarorga kelib, da'vogarlar mualliflik huquqining buzilishi haqidagi da'volarini qo'llab-quvvatlash uchun etarli dalillar keltirmagan deb topdi.
Maqola haqida to'liqroq mana bu yerda o'qishingiz mumkin!
👉 https://decrypt.co/203789/artist-lawsuit-generative-ai-copyright-stability
@machine_learning_lab
👍6