SUN’IY INTELLEKT YORDAMIDA HOSILDORLIKNI BASHORAT QILISH (O‘ZBEKISTON QISHLOQ XO‘JALIGI MISOLIDA)
Keywords:
Sun’iy intellekt; mashinani o‘rganish; hosildorlikni bashorat qilish; qishloq xo‘jaligi; iqlim ma’lumotlari.Abstract
Qishloq xo‘jaligi O‘zbekiston iqtisodiyotining asosiy tarmoqlaridan biri bo‘lib, hosildorlikni oldindan aniqlash resurslarni samarali taqsimlash va oziq-ovqat xavfsizligini ta’minlashda muhim rol o‘ynaydi. An’anaviy bashoratlash usullari ko‘pincha iqlim, tuproq xususiyatlari va suv resurslarining murakkab ta’sirini hisobga olmaydi. Ushbu maqolada sun’iy intellekt va mashinani o‘rganish algoritmlari yordamida O‘zbekiston sharoitida hosildorlikni bashorat qilish modeli taklif etiladi. Tadqiqotda iqlim ko‘rsatkichlari, tuproq parametrlari va qishloq xo‘jaligi statistikasi asosida Linear Regression, Random Forest va Gradient Boosting regressiya modellaridan foydalanildi. Natijalar Random Forest algoritmi eng yuqori aniqlikni ko‘rsatganini va murakkab bog‘lanishlarni samarali ushlay olganini ko‘rsatdi. Ushbu yondashuv O‘zbekiston qishloq xo‘jaligida raqamli qaror qabul qilishni rivojlantirishga xizmat qiladi.
References
Мирзаев Б.С. Қишлоқ хўжалигида рақамли технологиялар ва сунъий интеллект. – Тошкент: Фан, 2021. – 256 б.
Abdullaev A., Karimov I. Artificial Intelligence Applications in Agriculture // International Journal of Advanced Computer Science. – 2020. – Vol. 11, № 4. – P. 45–52.
Ли Ч., Ван Х. Машинное обучение и прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур. – Москва: Техносфера, 2019. – 312 с.
FAO. Digital Agriculture and Artificial Intelligence. – Rome: FAO, 2019. – 78 p.
Қурбонов Ш.Ш. Агроиқтисодиётда ахборот технологиялари. – Тошкент: Иқтисод-Молия, 2018. – 198 б.
Bishop C.M. Pattern Recognition and Machine Learning. – New York: Springer, 2006. – 738 p.
Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. – Cambridge: MIT Press, 2016. – 775 p.
Rahmatov O., Saidov J. Crop Yield Prediction Using Machine Learning Algorithms // Journal of Agricultural Informatics. – 2021. – Vol. 12, № 2. – P. 30–39.
Ўзбекистон Республикаси Қишлоқ хўжалиги вазирлиги. Қишлоқ хўжалигини рақамлаштириш стратегияси. – Тошкент, 2020. – 45 б.
Zhang Y., Zhao L. Big Data and AI in Smart Farming // Computers and Electronics in Agriculture. – 2020. – Vol. 176. – P. 105–110.
Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning. – New York: Springer, 2017. – 745 p.
Норқулов И.А. Сунъий интеллект асосида маълумотларни таҳлил қилиш. – Тошкент: Университет, 2022. – 184 б.
Kamilaris A., Prenafeta-Boldú F.X. Deep Learning in Agriculture: A Survey // Computers and Electronics in Agriculture. – 2018. – Vol. 147. – P. 70–90.
Очилов Д.Қ. Қишлоқ хўжалигида прогнозлаш усуллари. – Самарқанд: СамДУ нашриёти, 2017. – 165 б.
World Bank. Agriculture Innovation Systems and AI Technologies. – Washington, DC: World Bank, 2021. – 92 p.
