GDG DevFest - networking va zamonaviy texnologiyalarni o‘rganish uchun ajoyib imkoniyat

📅 Ertaga (7-dekabr)
📍 https://yandex.uz/maps/-/CDdQAJMf

Keling, bugun bilim haqida gaplashamiz

Odamlar bilimni (ya’ni, ma’lumotni) yig‘adi, uni qayta ishlaydi va o‘zini doimiy takomillashtiradi. Sun’iy intellekt ham aynan shunday ishlaydi: u ma’lumotdan o‘rganadi, qayta ishlaydi va vaqt o‘tishi bilan yaxshilanadi.

Lekin muhim bir narsa bor: o‘rganish sifati, ma’lumot sifati bilan bog‘liq. Agar sun’iy intellektga to‘g‘ri va sifatli ma’lumot berilsa, u ayrim sohalarda odamlardan ustun bo‘lishi mumkin. Lekin bu qoidani o‘zimizga ham qo‘llasak bo‘ladi — odamlar ham ko‘proq va aniqroq bilim olish orqali o'z ilm va bilimni sayqallab boraveradi.

Masalan, maktabda yoki universitetda o‘qish, kitoblar o‘qish, yangi g‘oyalarni o‘rganish — bularning barchasi miyaning sifatli “oziqlanishi” uchun muhim. O‘z ustingizda ishlashga qancha ko‘p kuch sarflasangiz, shuncha kuchli bo‘lasiz.

Shuning uchun, sun’iy intellekt “aqlliroqmi” deb tashvishlanmang. O‘zingizni rivojlantirishga e’tibor qarating. Sizda ham, sun’iy intellektda ham ulkan imkoniyatlar bor, lekin farqni aniqlaydigan narsa — sizning mehnatingiz va vaqtingizdir.

👉 Vaqtingizni behuda ketkazmang. O‘rganing, rivojlaning.

@adkham_zokhirov

📚 Ma’lumot To‘plash: AI va tarixdagi eng og‘ir jarayonlardan biri 🤖

Bugungi texnologiyalar tez sur’atlarda rivojlanmoqda va bu bizga har qachongidan ham ko‘proq ma’lumot keltirmoqda. Ammo bir savol: o‘tmishdagi ma’lumotlar qanday yig‘ilganini hech o‘ylab ko‘rganmisiz?

Misol uchun, Imom Buxoriyni olaylik. U nafaqat minglab hadislarni yig‘ib, o‘rgangan, balki ularni tekshirib (data processing), kitob shaklida yozib qoldirgan. Bu esa ma’lumot to‘plash, tekshirish va yozishning naqadar mashaqqatli ish ekanini ko‘rsatadi. (Zamonaviy til bilan aytganda Data Engineer bo‘lganlar desak, menimcha yanglishmagan bo‘lamiz.)

Hozir esa bizning vaqtimiz ko‘p kitoblarni o‘qishga yetmasligi mumkin. Lekin o‘sha davrlarda minglab manbalardan foydalangan holda, birgina kitob yozish naqadar ulkan mehnat talab qilganini tasavvur qila olasizmi? (hozirgi texnologiyalarsiz)

Xuddi sun’iy intellektda bo‘lgani kabi, ma’lumot to‘plash (data collecting) har doim eng og‘ir, lekin eng asosiy jarayon bo‘lib qolgan.

👉 Vaqtingizni behuda ketkazmang, o'rgangan bilimlaringizni ulashing!

@adkham_zokhirov

Tadbirdan sizlar uchun ajoyib sovg‘alar bilan qaytdim ? Yaqinda kanalimda AI bilan ish e’lonlarni tahlil qilganim haqida post yozgan edim, shundan keyin bu kabi taxlilarni qanday qilish mumkinligi haqida 2 ta video darslik yozib Mohirdev YouTube kanalida…

Tadbirdan sizlar uchun ajoyib sovg‘alar bilan qaytdim ?

Yaqinda kanalimda AI bilan ish e’lonlarni tahlil qilganim haqida post yozgan edim, shundan keyin bu kabi taxlilarni qanday qilish mumkinligi haqida 2 ta video darslik yozib Mohirdev YouTube kanalida ulashgan edik.

Bakudan kelgan maxsus sovg‘alarni siz bilan bo‘lishmoqchiman, buning uchun siz mening postim kabi boshqa bir Telegram kanallarni tahlil qilib chiroyli yoritib berishingiz kifoya qiladi.

Natijalarni mana shu Telegram Bot'ga yuboring, muddat 5 kun.

Qo‘shimcha: Yuborilganlar orasidan eng yaxshi 2 kishini tanlab, Baku (Google I/O) dan kelgan maxsus sovg‘ani O‘zbekiston bo‘ylab yetkazib beraman

GDE bo'lishning juda ko'p imkoniyatlari va foydalari bor va men bu yutuqni hamjamiyatimizni o'sishi uchun ishlatishga tayyorman.

Bu dasturdagi eng foydali jihatlardan biri - endi men boshqa iqtidorli insonlarni AI/ML GDE bo'lish uchun tavsiya (refer) qilish imkoniyatiga egaman!

Agar siz AI sohasiga qiziqib o'rganadigan bo'lsangiz GDE bo'lishda yordamlashishim mumkin.

Keyingi postlarda GDE imkoniyatlari hamda roadmap bo'yicha yozib boraman.

Qiziqadiganlarga ulashib qo'ysangiz bo'ladi?

@adkham_zokhirov

O’rganishdagi o’xshashliklar (2-qism)

Sun'iy intellektda "overfitting" degan tushuncha bor. Bu holatda model faqatginda “training” uchun ajratilgan ma'lumotlarini shunchalik yaxshi o'zlashtiradiki, yangi (training davomida qatnashmagan) real hayotdagi ma'lumotlarga moslasha olmaydi. Qisqa qilib aytganda ko’rganini yodlab oladi, ko’rmaganlari bo’yicha esa natija bera olmaydi.

Bu holat ayrim talabalarda ham kuzatiladi, bilarmidingiz? Deylik kurs materiallarini yodlab oladi, lekin savollarni boshqa shaklda so'ralganda javob bera olishmaydi yoki bilimlarini kerakli vaqtda qo'llash kerak bo'lganda qiynaladigan talabaga o'xshaydi.

“Overfit” bo‘lib qolmaslik uchun nima qilish kerak?! (talabalar uchun)
Mavzularni haqiqatdan ham yaxshi tushunish va o‘zlashtirish uchun bir nechta manbalardan o‘rganing, faqatgina bitta kurs yoki bitta manbaga bog‘lanib qolmang. Bitta mavzuni kamida 2-3 manbadan takror o‘rgansangiz: yangi bilim olasiz yoki o‘rgangan bilimlaringizni yanada mustahkam qilib olasiz.

“AI” uchun overfit olidini olish bo'yicha esa:

O’zingiz topishga harakat qiling, ingliz tilida yetarli manbalar bor.

1-qism uchun havola

@adkham_zokhirov

O'rganishdagi o'xshashliklar

Ta'lim va sun'iy intellekt o'rtasida qiziqarli o'xshashliklar mavjud. Masalan talabalar ham, AI ham o'rganadi (*faqat tezroq). Keling endi bularni bir biriga bog'lab ularni tushunishga harakat qilamiz.

Talabalar asosan ikki xil:

- Mustaqil o'rganuvchilar (Self-study);
- Murabbiyga bog'liq o'rganuvchilar (Dependent learners).

Sun'iy intellekt o'qitishda ham asosan ikki turdagi algoritmlardan keng foydalaniladi:

- Nazorat ostidagi o'rganish algoritmlari (Supervised Learning algorithms);
- Nazorat qilinmagan o'rganish algoritmlari (Unsupervised Learning algorithms).

Keling, endi batafsilroq ko'rib chiqamiz:

Nazorat ostidagi o'rganish (Supervised Learning): Nazorat ostidagi o'rganish algoritmlari ma'lumotlar to'plamida aniq belgilangan javoblarga ega bo'lgan holda o'rganadi. Bu, avvaldan ko'rsatma va yo'riqnomaga ega bo'lgan talabalar kabi. Ular aniq yo'riqnoma va qo'llab-quvvatlash bilan tez va samarali o'rganadi. Masalan, o'qituvchi tomonidan berilgan aniq ko'rsatmalar va topshiriqlarni bajargan talabalar singari, bunday algoritmlar aniq ko'rsatma va topshiriqlar bo'lmasa hech qanday natija bermaydi.

Nazorat qilinmagan o'rganish (Unsupervised Learning): Nazorat qilinmagan o'rganish algoritmlari o'ziga xos belgilangan javoblar bo'lmagan holda o'rganadi. Bu, mustaqil ravishda o'rganadigan talabalar kabi. Ular o'z yo'lini o'zlari topadi va yangi bilimlarni o'zlariga mos tarzda kashf etadi. Masalan, mustaqil o'rganuvchilar yangi materiallarni o'rganishda va yangi bilimlarni kashf etishda o'z yo'llarini o'zlari topishadi.

Qaysi usul yaxshiroq?

Talabalar uchun:
- Mustaqil o'rganuvchilar: Self-study yaxshi, lekin mentor ham bo'lsa, yanada samarali bo'ladi. (Mentorga bog'liq bo'lib qolmagan holda)

AI uchun:
- Nazorat ostidagi va nazorat qilinmagan o'rganishni birgalikda qo'llash eng samarali yondashuv hisoblanadi.

@adkham_zokhirov