#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
#Data_Analysis
Polymer!!!
📊Polymer platformasi orqali juda osonlik bilan ma'lumotlar tahlilini amalga oshirishingiz mumkin! 🚀
Ushbu platforma bepul va siz maʼlumotlaringizni avtomatik ravishda tahlil qilish va qimmatli xulosalar chiqarishning oson usulini taklif etadi.
📈 Foydalanishga juda oson! Malumotlar bazasini to'liq anglab yetishga yordam beradi. Va ishingiz mahsuldorligini bir necha barobarga oshiradi va grafik ko'rinishlari jozibali!
@machine_learning_lab
Polymer!!!
📊Polymer platformasi orqali juda osonlik bilan ma'lumotlar tahlilini amalga oshirishingiz mumkin! 🚀
Ushbu platforma bepul va siz maʼlumotlaringizni avtomatik ravishda tahlil qilish va qimmatli xulosalar chiqarishning oson usulini taklif etadi.
📈 Foydalanishga juda oson! Malumotlar bazasini to'liq anglab yetishga yordam beradi. Va ishingiz mahsuldorligini bir necha barobarga oshiradi va grafik ko'rinishlari jozibali!
@machine_learning_lab
Polymersearch
AI-Driven Embedded Analytics to Supercharge Your Product
Seamlessly integrate AI-powered insights into your application with Polymer’s API. Empower users with real-time data access that’s self-serve, secure, and scalable.
👍7👎1👏1
#tavsiya
OpenAI Dev Day
OpenAI Dev Day: 4 ta yangi API-larni taqdim etdi. Bular: DALLE-3 (tasvir yaratish), GPT-4-vision (tasvirni aniqlash), TTS (nutq sintezi) va Whisper V3 (nutqni aniqlash).
Shuningdek, GPT-4 turbo versiyasi ham taqdim etildi. Bu avvalgi GPT-4 dan 2,75 barobar arzonroq. Barcha APIlar avvalgidan arzonroq.
GPT-4 turbo input sifatida 128 ming token qabul qilish qobiliyatiga ega buni 300 betli kitobga qiyoslasa bo'ladi. Ma'lumot uchun avvalgi GPT- 4 8 ming (ayrim hollarda 32 ming) token qabul qilar edi.
Men yuqorida qisqacha aytib o'tdim holos. Ushbu konferensiyani quyidagi link orqali ko'rishingiz mumkin.
https://www.youtube.com/watch?v=U9mJuUkhUzk
@machine_learning_lab
OpenAI Dev Day
OpenAI Dev Day: 4 ta yangi API-larni taqdim etdi. Bular: DALLE-3 (tasvir yaratish), GPT-4-vision (tasvirni aniqlash), TTS (nutq sintezi) va Whisper V3 (nutqni aniqlash).
Shuningdek, GPT-4 turbo versiyasi ham taqdim etildi. Bu avvalgi GPT-4 dan 2,75 barobar arzonroq. Barcha APIlar avvalgidan arzonroq.
GPT-4 turbo input sifatida 128 ming token qabul qilish qobiliyatiga ega buni 300 betli kitobga qiyoslasa bo'ladi. Ma'lumot uchun avvalgi GPT- 4 8 ming (ayrim hollarda 32 ming) token qabul qilar edi.
Men yuqorida qisqacha aytib o'tdim holos. Ushbu konferensiyani quyidagi link orqali ko'rishingiz mumkin.
https://www.youtube.com/watch?v=U9mJuUkhUzk
@machine_learning_lab
YouTube
OpenAI DevDay: Opening Keynote
Join us for the opening keynote from OpenAI DevDay — OpenAI’s first developer conference.
We’re gathering developers from around the world for an in-person day of programming to learn about the latest AI advancements and explore what lies ahead.
New models…
We’re gathering developers from around the world for an in-person day of programming to learn about the latest AI advancements and explore what lies ahead.
New models…
🔥8
#tavsiya
🎞Xujjatli film (AI)
The Guardian nashri Ilya Sutskeverni AI haqidagi qarashlari haqida qisqa metrajli xujjatli fiml olibdi. Ko'rishni tavsiya qilaman!
Ilya Sutskever: Rassiyada tug'ilgan va 5 yoshida oilaviy Isroil mamlakatiga ko'chib ketishgan keyinroq esa oilaviy Canada mamlakatiga ko'chib o'tishgan. U bakalavr, magistratura hamda PhD bosqishlarini University of Toronto da tamomlagan. PhD bosqichida unga Geoffrey Hinton ("ML otasi") ilmiy rahbarlik qilgan.
Ilya Deep Learning dunyosida katta burilish qilgan ("Game changer") AlexNet hamda AlphaGo maqolalariga katta hissa qo'shgan hamda hammuallif hisoblanadi
@machine_learning_lab
🎞Xujjatli film (AI)
The Guardian nashri Ilya Sutskeverni AI haqidagi qarashlari haqida qisqa metrajli xujjatli fiml olibdi. Ko'rishni tavsiya qilaman!
Ilya Sutskever: Rassiyada tug'ilgan va 5 yoshida oilaviy Isroil mamlakatiga ko'chib ketishgan keyinroq esa oilaviy Canada mamlakatiga ko'chib o'tishgan. U bakalavr, magistratura hamda PhD bosqishlarini University of Toronto da tamomlagan. PhD bosqichida unga Geoffrey Hinton ("ML otasi") ilmiy rahbarlik qilgan.
Ilya Deep Learning dunyosida katta burilish qilgan ("Game changer") AlexNet hamda AlphaGo maqolalariga katta hissa qo'shgan hamda hammuallif hisoblanadi
@machine_learning_lab
YouTube
Ilya: the AI scientist shaping the world
Ilya Sutskever, one of the leading AI scientists behind ChatGPT, reflects on his founding vision and values. In conversations with the film-maker Tonje Hessen Schei as he was developing the chat language model between 2016 and 2019, he describes his personal…
👍9🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#loyiha, #greenhouse
Kameralarimizni o'rnatib keldik issiqxonaga. Endi laboratoriyada turib bemalol tajribalarni qilsak bo'ladi! 😎
@machine_learning_lab
Kameralarimizni o'rnatib keldik issiqxonaga. Endi laboratoriyada turib bemalol tajribalarni qilsak bo'ladi! 😎
@machine_learning_lab
👍5🔥2🎄1
Uzbekistan for the Hack4DigitalVillages Innovation Challenge.
Hurmatli engineerlar!!! IT Park Uzbekistan, FAO hamda OSCE hamkorlikda Uzbekistan for the Hack4DigitalVillages Innovation Challenge ni e’lon qildi! Siz kabi yosh izlanuvchilar uchun juda yaxshi imkoniyat!
Tashkilotchilar Fargʻona vodiysi yoshlari orasidagi IT va raqamli texnologiyalar sohasida isteʼdodlarini aniqlash va qishloq xo’jaligi manfaati uchun ishga solish maqsadida platforma yaratishmoqda.
Ushbu challenge Farg’onaning ikki qishlogi Novkent va Yuksalish misoloda o’tkaziladi.
🌱 Asosiy yo’nalishlar:
- Aqlli issiqxona yechimlari
- Samarali sug'orish echimlari
- Pestitsidlarni qo'llashni boshqarish va nazorat qilish
- Agrobiznes ta'limi
🎯 Kim: Universitet talabalari, IT va qishloq xoʻjaligi mutaxassislari hamda Fargʻona vodiysidagi qishloq xoʻjaligi muammolarini hal qiluvchi texnologik yechimlari bilan mahalliy fermerlar
📅 Qachon: 24-26 noyabr, 2023-yil
📍 Qaerda: Toshkent axborot texnologiyalari universiteti Farg‘ona filiali
🏆 Eng yaxshi 5ta jamoa texnologik jihozlar, ustozlik va IT Park obʼyektlaridan foydalanish imkoniyatlarini yutadi
🌍 Tillar: oʻzbek va ingliz, sinxron ruscha tarjimasi bilan!
Batafsil: https://www.fao.org/countryprofiles/news-archive/detail-news/en/c/1661981/
Ro’yhatdan o’tish: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScCjR2wrkt2A1OaguKhA2E64d0BIrAlPkjmiaqBiXhkq-Gpbw/viewform
@machine_learning_lab
Hurmatli engineerlar!!! IT Park Uzbekistan, FAO hamda OSCE hamkorlikda Uzbekistan for the Hack4DigitalVillages Innovation Challenge ni e’lon qildi! Siz kabi yosh izlanuvchilar uchun juda yaxshi imkoniyat!
Tashkilotchilar Fargʻona vodiysi yoshlari orasidagi IT va raqamli texnologiyalar sohasida isteʼdodlarini aniqlash va qishloq xo’jaligi manfaati uchun ishga solish maqsadida platforma yaratishmoqda.
Ushbu challenge Farg’onaning ikki qishlogi Novkent va Yuksalish misoloda o’tkaziladi.
🌱 Asosiy yo’nalishlar:
- Aqlli issiqxona yechimlari
- Samarali sug'orish echimlari
- Pestitsidlarni qo'llashni boshqarish va nazorat qilish
- Agrobiznes ta'limi
🎯 Kim: Universitet talabalari, IT va qishloq xoʻjaligi mutaxassislari hamda Fargʻona vodiysidagi qishloq xoʻjaligi muammolarini hal qiluvchi texnologik yechimlari bilan mahalliy fermerlar
📅 Qachon: 24-26 noyabr, 2023-yil
📍 Qaerda: Toshkent axborot texnologiyalari universiteti Farg‘ona filiali
🏆 Eng yaxshi 5ta jamoa texnologik jihozlar, ustozlik va IT Park obʼyektlaridan foydalanish imkoniyatlarini yutadi
🌍 Tillar: oʻzbek va ingliz, sinxron ruscha tarjimasi bilan!
Batafsil: https://www.fao.org/countryprofiles/news-archive/detail-news/en/c/1661981/
Ro’yhatdan o’tish: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScCjR2wrkt2A1OaguKhA2E64d0BIrAlPkjmiaqBiXhkq-Gpbw/viewform
@machine_learning_lab
Google Docs
Registration to DVI Challenge hackathon in Fergana valley
👍3
Machine Learning Lab.
Uzbekistan for the Hack4DigitalVillages Innovation Challenge. Hurmatli engineerlar!!! IT Park Uzbekistan, FAO hamda OSCE hamkorlikda Uzbekistan for the Hack4DigitalVillages Innovation Challenge ni e’lon qildi! Siz kabi yosh izlanuvchilar uchun juda yaxshi…
Ushbu challenge ga web developerlar ham mobile developerlar ham va software engineerlar ham qatnashsa bo’ladi! Taklif qilayotgan g’oyangiz yuqoridagi e’londa aytilgan Asosiy yo’nalishlarga mos kelsa bo’ldi!
Zo’r imkoniyat, ko’p narsa o’rgansa bo’ladi!
@machine_learning_lab
Zo’r imkoniyat, ko’p narsa o’rgansa bo’ladi!
@machine_learning_lab
👍4
Microsoft kompaniyasidan yangi yurish!
Ushbu postda OpenAI DevDay konferensiyasida bir nechta yangi xizmatlarni ko'plab IT mutaxasislari uchun taklif qilgan edi. Konferensiyada ushbu servislarni tanishtirgan inson Sam Altman OpenAI CEO edi. Ushbu konferensiyada Sam Microsoft bilan keng ko'lamli hamkorlikni yo'lga qo'yishayotganini aytgan edi.
Nimaga 'edi'?
Sababi o'tgan haftada (17-noyabr) Sam Altman OpenAI dan ketgani haqida xabar chiqdi. Bugun esa Satya Nadella (Microsoft CEO) Sam Altman ni Microsoftning yangi AI research jamoasi a'zosi bo'lganligi haqida o'zining twitterdagi sahifasida e'lon qildi.
Xulosa: Yaxshi engineerlar ko'chada qolmaydi aksincha talash bo'ladi.
CEO*:* Chief Executive Officer - boshqaruvchi direktor.
Rasmda chap tarafda Sam o'ngda Satya
@machine_learning_lab
Ushbu postda OpenAI DevDay konferensiyasida bir nechta yangi xizmatlarni ko'plab IT mutaxasislari uchun taklif qilgan edi. Konferensiyada ushbu servislarni tanishtirgan inson Sam Altman OpenAI CEO edi. Ushbu konferensiyada Sam Microsoft bilan keng ko'lamli hamkorlikni yo'lga qo'yishayotganini aytgan edi.
Nimaga 'edi'?
Sababi o'tgan haftada (17-noyabr) Sam Altman OpenAI dan ketgani haqida xabar chiqdi. Bugun esa Satya Nadella (Microsoft CEO) Sam Altman ni Microsoftning yangi AI research jamoasi a'zosi bo'lganligi haqida o'zining twitterdagi sahifasida e'lon qildi.
Xulosa: Yaxshi engineerlar ko'chada qolmaydi aksincha talash bo'ladi.
CEO*:* Chief Executive Officer - boshqaruvchi direktor.
Rasmda chap tarafda Sam o'ngda Satya
@machine_learning_lab
🔥6👍4