7 Qishloq xo'jaligida AI qo'llanilishi
Qishloq xo‘jaligi hamisha insoniyat sivilizatsiyasining asosi bo‘lib kelgan. Bugungi kunda, jadal texnologik taraqqiyot sharoitida, u suniy intellekt bilan o'zaro uyg'unlashishni boshdan kechirmoqda. Mamlakatimiz aholisining sezilarli darajada ko'payishi kutilayotgan bir paytda, kelgusi bir necha o'n yilliklarda, taxminan 70% dan ko'proq oziq-ovqatga bo'lgan ehtiyoj, ayniqsa, resurslar tanqisligi va o'zgaruvchan iqlim sharoitlarining hozirgi cheklovlari sharoitida jiddiy muammo tug'dirishi mumkin. Suv resurslarini boshqarish va yerdan barqaror foydalanish tobora muhim ahamiyat kasb etmoqda.
Ushbu muhim pallada sun'iy intellekt qishloq xo'jaligi uchun misli ko'rilmagan imkoniyatlarni taqdim etishi mumkin. Ekin hosildorligi va sifatini oshirishdan tortib, resurslardan foydalanishni optimallashtirishgacha AI-ning ta'siri keng qamrovli. Yuqori aniqlikdagi sunʼiy yoʻldosh tasvirlari yordamida yerdan foydalanishni tahlil qiladimi yoki real vaqtda monitoring orqali ekin kasalliklarini bashorat qiladimi, AI ilovalari asta-sekin butun dunyoda ildiz otib bormoqda. Ushbu texnologiya to'lqini nafaqat agrotexnologiyaga keng e'tibor qaratmoqda, balki innovatsiyalar va o'sish uchun investitsiyalarni jalb qilmoqda.
Sun’iy intellekt qishloq xo‘jaligidagi o'z ta'sirini o'tkazar ekan, biz fermerlikning yanada aqlli, samaraliroq va barqaror davri boshlanishiga guvoh bo‘lamiz. Keling, ushbu qiziqarli texnologiyalarni va ular an'anaviy qishloq xo'jaligi amaliyotini qanday o'zgartirayotganini ko'rib chiqaylik.
Quyida 7 biz yosh toliblar qilishimiz mumkin bo'lgan AI loyihalari ro'yhati keltirilgan.
1️⃣Ekin kasalliklarini aniqlash
2️⃣Yovvoyi o'tlarni nazorat qilishning avtomatlashtirilgan tizimlari
3️⃣Chorvachilik salomatligi monitoringi
4️⃣Hosildorlikning bashoratli tahlili
5️⃣Aniq sug'orish tizimi
6️⃣Dron yordamida havodan kuzatuv
7️⃣Ta'minot zanjiri va talabni bashorat qilish
Yuqoridagi loyihalardan birini tanlang hamda 2024-yil uchun o'zingizga kichik bir maqsad qo'yib loyihani boshlang.
@machine_learning_lab
Qishloq xo‘jaligi hamisha insoniyat sivilizatsiyasining asosi bo‘lib kelgan. Bugungi kunda, jadal texnologik taraqqiyot sharoitida, u suniy intellekt bilan o'zaro uyg'unlashishni boshdan kechirmoqda. Mamlakatimiz aholisining sezilarli darajada ko'payishi kutilayotgan bir paytda, kelgusi bir necha o'n yilliklarda, taxminan 70% dan ko'proq oziq-ovqatga bo'lgan ehtiyoj, ayniqsa, resurslar tanqisligi va o'zgaruvchan iqlim sharoitlarining hozirgi cheklovlari sharoitida jiddiy muammo tug'dirishi mumkin. Suv resurslarini boshqarish va yerdan barqaror foydalanish tobora muhim ahamiyat kasb etmoqda.
Ushbu muhim pallada sun'iy intellekt qishloq xo'jaligi uchun misli ko'rilmagan imkoniyatlarni taqdim etishi mumkin. Ekin hosildorligi va sifatini oshirishdan tortib, resurslardan foydalanishni optimallashtirishgacha AI-ning ta'siri keng qamrovli. Yuqori aniqlikdagi sunʼiy yoʻldosh tasvirlari yordamida yerdan foydalanishni tahlil qiladimi yoki real vaqtda monitoring orqali ekin kasalliklarini bashorat qiladimi, AI ilovalari asta-sekin butun dunyoda ildiz otib bormoqda. Ushbu texnologiya to'lqini nafaqat agrotexnologiyaga keng e'tibor qaratmoqda, balki innovatsiyalar va o'sish uchun investitsiyalarni jalb qilmoqda.
Sun’iy intellekt qishloq xo‘jaligidagi o'z ta'sirini o'tkazar ekan, biz fermerlikning yanada aqlli, samaraliroq va barqaror davri boshlanishiga guvoh bo‘lamiz. Keling, ushbu qiziqarli texnologiyalarni va ular an'anaviy qishloq xo'jaligi amaliyotini qanday o'zgartirayotganini ko'rib chiqaylik.
Quyida 7 biz yosh toliblar qilishimiz mumkin bo'lgan AI loyihalari ro'yhati keltirilgan.
1️⃣Ekin kasalliklarini aniqlash
2️⃣Yovvoyi o'tlarni nazorat qilishning avtomatlashtirilgan tizimlari
3️⃣Chorvachilik salomatligi monitoringi
4️⃣Hosildorlikning bashoratli tahlili
5️⃣Aniq sug'orish tizimi
6️⃣Dron yordamida havodan kuzatuv
7️⃣Ta'minot zanjiri va talabni bashorat qilish
Yuqoridagi loyihalardan birini tanlang hamda 2024-yil uchun o'zingizga kichik bir maqsad qo'yib loyihani boshlang.
@machine_learning_lab
👍12
🔥32👍16👏5⚡2
Forwarded from Sherzod Shermatov
Yuqori maosh taklif qilinayotgan vakansiyalar hozirni o’zida ham anchagina ekanligini ushbu tahlilda ko’rishingiz mumkin. Chet tili va IT kasblarini o’rganib yanada yuqori daromadli ishga ega bo’lishingiz mumkin! Uning ustiga Chet tili xalqaro sertifikatini va IT sertifikatini olish hamda o'qish xarajatlari davlat tomonidan qoplab beriladi.
Yoshlarimizdan faqat bo’sh vaqtlarini bekorga sarflamay ushbu ish beruvchilar talablarini o’rganib, ularga yetish uchun o’z ustilarida ko’proq ishlashlari, ish beruvchi platformalarda resume yozish, interviewga tayyorgarlik ko’rish, o’z portfoliolarini ko'paytirishni o’rganib borishlari kerak xolos.
https://hh.uz
https://ishkop.uz
https://it-market.uz/job/
https://t.me/uzdev_jobs
Biz esa outsourcing imkoniyatlarini targ’ib qilish orqali chet ellik kompaniyalarni ko’proq yurtimizga taklif qilaveramiz va C1 darajadagi IELTS yoki TOEFL sertifikatiga ega yoshlarimiz ishsiz qolmasligiga kafolat beramiz.
#Vaqtingni_til_va_kasb_uchun_sarfla_shunda_yaxshi_ishga_kirasan
Yoshlarimizdan faqat bo’sh vaqtlarini bekorga sarflamay ushbu ish beruvchilar talablarini o’rganib, ularga yetish uchun o’z ustilarida ko’proq ishlashlari, ish beruvchi platformalarda resume yozish, interviewga tayyorgarlik ko’rish, o’z portfoliolarini ko'paytirishni o’rganib borishlari kerak xolos.
https://hh.uz
https://ishkop.uz
https://it-market.uz/job/
https://t.me/uzdev_jobs
Biz esa outsourcing imkoniyatlarini targ’ib qilish orqali chet ellik kompaniyalarni ko’proq yurtimizga taklif qilaveramiz va C1 darajadagi IELTS yoki TOEFL sertifikatiga ega yoshlarimiz ishsiz qolmasligiga kafolat beramiz.
#Vaqtingni_til_va_kasb_uchun_sarfla_shunda_yaxshi_ishga_kirasan
👍4❤1
YOLOv9
Habaringiz bo'lsa kerak, yaqinda You only look once (YOLO) obyektlarni aniqlash modelini navbatdagi 9 versiyasi taqdim etildi. YOLO modellari objektlarni real vaqtda aniqlashda o'zining tezligi va aniqligi bilan boshqa modellardan ajralib turadi. Quyida qisqacha YOLOv9 ni yutuqlari xaqida ma'lumot.
YOLOv9 modelining muvaffaqiyatini ta’minlovchi asosiy innovatsiyalar quyidagilardir:
✅Programmable Gradient Information(PGI) - chuqur tarmoqlarda ma'lumot muammosi va ishonchsiz gradientlarni hal qiladi.
✅Generalized Efficient Layer Aggregation Network (GELAN) - tez, aniq va parametrlardan samarali bo'lgan yangi backbone.
PGI va GELANni YOLOv9 ga birlashtirish orqali COCO obyektlarini aniqlash bo‘yicha eng so‘nggi natijalarga erishildi. YOLOv9 oldingi YOLO versiyalari va boshqa real vaqt detektorlaridan aniqlik va samaradorlik bo‘yicha ustundir.
@machine_learning_lab
Habaringiz bo'lsa kerak, yaqinda You only look once (YOLO) obyektlarni aniqlash modelini navbatdagi 9 versiyasi taqdim etildi. YOLO modellari objektlarni real vaqtda aniqlashda o'zining tezligi va aniqligi bilan boshqa modellardan ajralib turadi. Quyida qisqacha YOLOv9 ni yutuqlari xaqida ma'lumot.
YOLOv9 modelining muvaffaqiyatini ta’minlovchi asosiy innovatsiyalar quyidagilardir:
✅Programmable Gradient Information(PGI) - chuqur tarmoqlarda ma'lumot muammosi va ishonchsiz gradientlarni hal qiladi.
✅Generalized Efficient Layer Aggregation Network (GELAN) - tez, aniq va parametrlardan samarali bo'lgan yangi backbone.
PGI va GELANni YOLOv9 ga birlashtirish orqali COCO obyektlarini aniqlash bo‘yicha eng so‘nggi natijalarga erishildi. YOLOv9 oldingi YOLO versiyalari va boshqa real vaqt detektorlaridan aniqlik va samaradorlik bo‘yicha ustundir.
@machine_learning_lab
👍10
Forwarded from Vashington kundaligi
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Sun'iy intellekt robotlarning "miyasi"ga kirishni boshladi. Gumanoid robotlar ustida ishlayotgan "Figure" kompaniyasi o'z roboti haqida qisqa video e'lon qildi.
Unda robot odamdek gapiryapti va fikrlayapti. Unga faqat yumushlarni bajarish haqida buyruqlar berilmadi, balki bu ishlarni nega va qanday bajarayotgani haqida ham so'rashdi. Javoblar esa ohang va mazmun jihatidan odamnikidan farq qilmaydi. Qo'l harakatlari ham ancha tekis.
Bu robotlar yaqin 5-6 yil ichida xonadonlarga kirib boradi.
@bmamadiev
Unda robot odamdek gapiryapti va fikrlayapti. Unga faqat yumushlarni bajarish haqida buyruqlar berilmadi, balki bu ishlarni nega va qanday bajarayotgani haqida ham so'rashdi. Javoblar esa ohang va mazmun jihatidan odamnikidan farq qilmaydi. Qo'l harakatlari ham ancha tekis.
Bu robotlar yaqin 5-6 yil ichida xonadonlarga kirib boradi.
@bmamadiev
👍4❤1
Kecha Yuksalish maktabidan yosh ilmga chanqoq ukalarimiz tashrif buyurishdi! Ular bilan suhbatimiz kutganimdan ancha qiziqarliroq bo’ldi!
Ular smart greenhouse lar ustida ilmiy izlanish qilishni rejalashtirishmoqda ekan! Bu maktab o’quvchilari uchun juda katta narsa va albatda odamni xursand qiladi!
Ukalarimizga Allohdan ilm yòlida ularni bardavom qilishini, ofiyat va muvoffaqiyatlar tilab qolamiz🤲!
@machine_learning_lab
Ular smart greenhouse lar ustida ilmiy izlanish qilishni rejalashtirishmoqda ekan! Bu maktab o’quvchilari uchun juda katta narsa va albatda odamni xursand qiladi!
Ukalarimizga Allohdan ilm yòlida ularni bardavom qilishini, ofiyat va muvoffaqiyatlar tilab qolamiz🤲!
@machine_learning_lab
👍17👏6🔥4
Forwarded from Kun.uz | Online
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Janubiy Koreyada teleboshlovchilar o‘rnini sun’iy idrok egallay boshladi
Teleboshlovchilarning generatsiya qilingan obrazlari barcha davlat kanallarida ishlatila boshlandi. Bu iqtisodiy jihatdan foydali bo‘lmoqda: sun’iy idrokdan foydalanish oyiga 460 dollarga tushmoqda.
👉 @kunonline
Teleboshlovchilarning generatsiya qilingan obrazlari barcha davlat kanallarida ishlatila boshlandi. Bu iqtisodiy jihatdan foydali bo‘lmoqda: sun’iy idrokdan foydalanish oyiga 460 dollarga tushmoqda.
👉 @kunonline
👍3
Deep Learningda Hyperparameterlar
Barchaga ma'lum, neyron tarmoqlarini tuzganimizdan keyin uni ma'lumotlar bazasida o'qitishda duch kelish mumkin bo'lgan asosiy masala bu to'g'ri hyperparameterlarni tanlash. Chunki bu parameterlar neyron tizimining aniqligida asosiy ro'lni o'ynaydi!
Neyron Tarmoqlari turiga qarab turli xil hyperparameterlarga ega bo'lishi mumkin. Masalan, Artificial Neural Network (ANN) hamda Convolutional Neural Network (CNN) tarmoqlarining hyperparameterlari bir biridan yetarlicha farq qiladi.
ANN tarmog'idagi hyperparameterlarga misollar: Neyron tizimining qatlamlar soni, qatlamlardagi neyronlar soni, boshlang'ich weights qiymatlari, learning rate, dropout rate, ...
CNN tarmog'idagi hyperparameterlarga misollar: ANN dagi hyperparameterlarga qo'shimcha filterlar soni, filterlar o'lchami, filterlar qiymati ...
Qisqa qilib aytganda ushbu maqolani o'qib siz Neyron tarmoqlarining hyperparameterlari haqida to'liqroq ma'lumot olishingiz mumkin.
@machine_learning_lab
Barchaga ma'lum, neyron tarmoqlarini tuzganimizdan keyin uni ma'lumotlar bazasida o'qitishda duch kelish mumkin bo'lgan asosiy masala bu to'g'ri hyperparameterlarni tanlash. Chunki bu parameterlar neyron tizimining aniqligida asosiy ro'lni o'ynaydi!
Neyron Tarmoqlari turiga qarab turli xil hyperparameterlarga ega bo'lishi mumkin. Masalan, Artificial Neural Network (ANN) hamda Convolutional Neural Network (CNN) tarmoqlarining hyperparameterlari bir biridan yetarlicha farq qiladi.
ANN tarmog'idagi hyperparameterlarga misollar: Neyron tizimining qatlamlar soni, qatlamlardagi neyronlar soni, boshlang'ich weights qiymatlari, learning rate, dropout rate, ...
CNN tarmog'idagi hyperparameterlarga misollar: ANN dagi hyperparameterlarga qo'shimcha filterlar soni, filterlar o'lchami, filterlar qiymati ...
Qisqa qilib aytganda ushbu maqolani o'qib siz Neyron tarmoqlarining hyperparameterlari haqida to'liqroq ma'lumot olishingiz mumkin.
@machine_learning_lab
Medium
Explained: Hyperparameters in Deep Learning
In simple English for everyone.
👍7
Azizlar, Ramazon hayiti barchamizga muborak bo‘lsin!
Keyingi hayit bayramlariga sihat salomatlikda, iymon e’tiqodda yetkazsin!
@machine_learning_lab
Keyingi hayit bayramlariga sihat salomatlikda, iymon e’tiqodda yetkazsin!
@machine_learning_lab
👍18
Forwarded from INHA University in Tashkent
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
We are pleased to announce that the Admission for the graduate program - MBA in Digital Transformation at Inha University in Tashkent for the 2024/2025 academic year is OPEN NOW!
Whether you seek a global administrative role, entrepreneurial ventures, or strategic business opportunities, this program opens doors to a world of limitless possibilities.
We offer:
A unique learning and interaction experience will be provided for 2 semesters in Uzbekistan and 2 semesters in Korea.
Application period: April 15 – May 10
https://admissions-graduate.inha.uz/#/login/signin
Contact details: +998 71 289 99 99 (ext.0-128)
Best Regards,
IUT MBA Admission Team
➖➖➖
UZ: inha.uz/jv6e
➖➖➖
RU: inha.uz/jv6e
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5
Ishga taklif etamiz!
Assalomu alaykum do’stlar!
Mohirdev AI jamoasiga shijoatli yoshlarni ishga taklif etadi.
Agar sizda:
Data Analytics
Data Science
ML&DL
bo’yicha ko’nikmalar va tajriba bo’lsa unda faoliyatingizni boshlash uchun zo’r imkoniyat!
Ish joyi: Toshkent, Mirzo Ulug’bek tumani, IT Park.
Qiziqqanlar izohlarda murojat qilishinhiz mumkin! O’zimiz aloqaga chiqamiz!
Assalomu alaykum do’stlar!
Mohirdev AI jamoasiga shijoatli yoshlarni ishga taklif etadi.
Agar sizda:
Data Analytics
Data Science
ML&DL
bo’yicha ko’nikmalar va tajriba bo’lsa unda faoliyatingizni boshlash uchun zo’r imkoniyat!
Ish joyi: Toshkent, Mirzo Ulug’bek tumani, IT Park.
Qiziqqanlar izohlarda murojat qilishinhiz mumkin! O’zimiz aloqaga chiqamiz!
👍13
Machine Learning Lab.
Ishga taklif etamiz! Assalomu alaykum do’stlar! Mohirdev AI jamoasiga shijoatli yoshlarni ishga taklif etadi. Agar sizda: Data Analytics Data Science ML&DL bo’yicha ko’nikmalar va tajriba bo’lsa unda faoliyatingizni boshlash uchun zo’r imkoniyat! Ish…
Qadrlilar!
Menga va izohlarga yuborgan CV laringizni to'plab ma'sul shaxsga jo'natib qo'ydim! Maqul topishgan nomzodlarga o'zlari aloqaga chiqishlarini aytishdi!
Omonatlar yetkazildi Allohga shukur!
Barchaga omad!!!
@machine_learning_lab
Menga va izohlarga yuborgan CV laringizni to'plab ma'sul shaxsga jo'natib qo'ydim! Maqul topishgan nomzodlarga o'zlari aloqaga chiqishlarini aytishdi!
Omonatlar yetkazildi Allohga shukur!
Barchaga omad!!!
@machine_learning_lab
👍9🔥1
BMT agentligi: Xitoy AI patentlari poygasida yetakchilikni qo'lga oldi.
Xitoy AQSHga qaraganda olti marta ko'proq patent topshirgan.
Generativ AI mavjud ma'lumotlardan matn, tasvirlar, kompyuter kodlari va hatto musiqa ishlab chiqaradi. Butunjahon intellektual mulk tashkiloti (yoki WIPO) ma'lumotlariga ko'ra, so'nggi o'n yil ichida 50 000 dan ortiq patent talabnomalari bilan generativ AI tez o'sib bormoqda.
WIPO BMTning agentligi bo'lib, mamlakatlar patentlarni tan olish tizimini birgalikda nazorat qiladi. WIPO ma'lumotlariga ko'ra, patentga talabnomalarning taxminan 25 foizi faqat 2023 yilda topshirilgan.
Aniqku bu o'sish kelgusi yillarda yanada jadallashadi. So'ngi 10 yil davomida Xitoy 38 000 dan ortiq GenAI ixtirolarini taqdim etdi. Taqqoslash uchun, AQSH xuddi shu davrda 6276 ta ariza topshirgan.
WIPO ma'lumotlariga ko'ra, Xitoyning patentiga topshirgan arizalari avtonom haydashdan tortib, nashriyot va hujjatlarni boshqarishgacha bo'lgan bir qancha sohalarni qamrab olgan.
Ma'lumotlarga ko'ra, Janubiy Koreya, Yaponiya va Hindiston mos ravishda uchinchi, to'rtinchi va beshinchi o'rinlarni egallagan, Hindiston esa eng tez sur'atlarda o'sayotgan mamlakat.
@machine_learning_lab
Xitoy AQSHga qaraganda olti marta ko'proq patent topshirgan.
Generativ AI mavjud ma'lumotlardan matn, tasvirlar, kompyuter kodlari va hatto musiqa ishlab chiqaradi. Butunjahon intellektual mulk tashkiloti (yoki WIPO) ma'lumotlariga ko'ra, so'nggi o'n yil ichida 50 000 dan ortiq patent talabnomalari bilan generativ AI tez o'sib bormoqda.
WIPO BMTning agentligi bo'lib, mamlakatlar patentlarni tan olish tizimini birgalikda nazorat qiladi. WIPO ma'lumotlariga ko'ra, patentga talabnomalarning taxminan 25 foizi faqat 2023 yilda topshirilgan.
Aniqku bu o'sish kelgusi yillarda yanada jadallashadi. So'ngi 10 yil davomida Xitoy 38 000 dan ortiq GenAI ixtirolarini taqdim etdi. Taqqoslash uchun, AQSH xuddi shu davrda 6276 ta ariza topshirgan.
WIPO ma'lumotlariga ko'ra, Xitoyning patentiga topshirgan arizalari avtonom haydashdan tortib, nashriyot va hujjatlarni boshqarishgacha bo'lgan bir qancha sohalarni qamrab olgan.
Ma'lumotlarga ko'ra, Janubiy Koreya, Yaponiya va Hindiston mos ravishda uchinchi, to'rtinchi va beshinchi o'rinlarni egallagan, Hindiston esa eng tez sur'atlarda o'sayotgan mamlakat.
@machine_learning_lab
👍4🔥1