Мухитдинова Мунаввархон Хаёт қизининг
фан доктори (DSc) диссертацияси ҳимояси ҳақида эълон

I. Умумий маълумотлар.
Диссертация мавзуси, ихтисослик шифри (илмий даража бериладиган фан тармоғи номи): 
“Нейротехнологиялар ва машинали о'рганишдан фойдаланган ҳолда катта ҳажмдаги ма'лумотлар оқимларини статистик таҳлил қилиш методологиясини такомиллаштириш”, 08.00.16 – “Рақамли иқтисодиёт ва халқаро рақамли интеграция”.
Диссертация мавзуси рўйхатга олинган рақам:
Илмий маслаҳатчи: Шермуҳамедов Аббас Таирович, физика-математика фанлари доктори, профессор.
Диссертация бажарилган муассаса номи: Кадрлар малакасини ошириш ва статистик тадқиқотлар институти
ИК фаолият кўрсатаётган муассаса номи, ИК рақами: Тошкент Халқаро университети, DSc.22/29.12.2023.I.175.01
Расмий оппонентлар: Абдурахманов Қаландар Ходжаевич, иқтисодиёт фанлари доктори, академик; Тўраев Шавкат Шухратович, иқтисодиёт фанлари доктори, профессор; Ходиев Баҳодир Юнусович, иқтисодиёт фанлари доктори, профессор.
Етакчи ташкилот: Халқаро Нордик университети
Диссертация йўналиши: назарий ва амалий аҳамиятга молик.
II. Тадқиқотнинг мақсади: мураккаб кўп ўлчовли маълумотларни реал вақт режимида қайта ишлаш жараёнида статистик таҳлил ва прогнози имкониятларини кенгайтирадиган нейротехнологиялар ва машинавий ўқитиш усулларини интеграция қилиш орқали катта маълумот оқимларини таҳлил қилишнинг инновацион методологиясини ишлаб чиқиш ҳисобланади.
III. Тадқиқотнинг илмий янгилиги:
сунʼий интеллект усуллари ёрдамида статистика масалаларини ҳал қилишда моделларни самарали ўқитиш учун оптималлаштириш жараёни таркибий қисмларининг алгоритмик схемаси ҳамда катта маълумот оқимларини статистик таҳлил қилиш методологияси илмий жиҳатдан асослаб берилган;
ТенсорФлоw технологиясидан фойдаланган ҳолда маълумотларни комплекс таҳлил қилиш ва прогнози ҳамда машинали ўқитиш моделларини яратиш учун Пйтҳон дастурий тилида ФлоwПредиcт_ТФпй.И.0 (Патент № ДГУ 48909) дастурий фреймворки яратилди ва консептуал асослар ишлаб чиқилган;
мослашувчан оқим анализатори, гибрид статистик модул ва нейрон тармоқ оптималлаштирувчисини ўз ичига олган йирик маълумотлар оқимларини статистик таҳлил қилишда методологик структура шакллантирилган;
ФлоwПредиcт_ТФпй.И.0 дастури ёрдамида ахборот-коммуникация технологиялари соҳасида ишлаб чиқариш, савдо, хизматлар, электрон тижорат ва оммавий ахборот соҳалари бўйича моделлар тизими ишлаб чиқилган ва прогноз ссенарийлари амалга оширилган;
сунъий интеллект ғоя ва тушунчаларига асосланган статистик маълумотларни таҳлил қилиш ва қайта ишлашнинг ишда қўлланилган усуллари ва воситаларининг ижтимоий-иқтисодий самарадорлиги таҳлили тақдим этилган.
IV. Тадқиқот натижаларининг жорий қилиниши. Нейротехнологиялар ва машинавий ўқитишдан фойдаланган ҳолда катта маълумотлар оқимларининг статистик таҳлил методологиясини такомиллаштириш бўйича олинган илмий натижалар асосида:
сунʼий интеллект усуллари ёрдамида статистика масалаларини ҳал қилишда моделларни самарали ўқитиш учун оптималлаштириш жараёни таркибий қисмларининг алгоритмик схемаси ҳамда катта маълумот оқимларини статистик таҳлил қилиш методологиясига доир таклифи Ўзбекистон Республикаси Миллий статистика қўмитаси амалиётида фойдаланилган (Ўзбекистон Республикаси Миллий статистика қўмитасининг 2025-йил 23-апрелдаги 01/3-16-05-2-сонли гувоҳномаси). Натижада, оптималлаштириш компонентларини амалга оширишда худди шундай аниқлик даражасини сақлаб қолган ҳолда, о'қитиш моделларининг ҳисоблаш харажатлари о'ртача 39% га камайтиришга эришилган;
ТенсорФлоw технологиясидан фойдаланган ҳолда маълумотларни комплекс таҳлил қилиш ва прогнози ҳамда машинали ўқитиш моделларини яратиш учун Пйтҳон дастурий тилида ФлоwПредиcт_ТФпй.И.0 (Патент № ДГУ 48909) дастурий фреймворки яратилган ва унга доир ишлаб чиқилган консептуал асослар Ўзбекистон Республикаси Миллий статистика қўмитаси амалиётида фойдаланилган (Ўзбекистон Республикаси Миллий статистика қўмитасининг 2025-йил 23-апрелдаги 01/3-16-05-2-сонли гувоҳномаси). Натижада, дастурий фреймворкни жорий этиш орқали маълумотларни олдиндан қайта ишлаш, моделларни яратиш ва баҳолаш жараёнлари автоматлаштирилиб, таҳлилчиларнинг вақт сарфи ўртача 5 киши/соатга қисқаришига эришилган;
мослашувчан оқим анализатори, гибрид статистик модул ва нейрон тармоқ оптималлаштирувчисини ўз ичига олган йирик маълумотлар оқимларини статистик таҳлил қилишда шакллантирилган методологик структурага доир таклифи Ўзбекистон Республикаси Миллий статистика қўмитаси амалиётида фойдаланилган (Ўзбекистон Республикаси Миллий статистика қўмитасининг 2025-йил 23-апрелдаги 01/3-16-05-2-сонли гувоҳномаси). Натижада, таклиф этилган методологияга асосланган маълумотларни таҳлил қилишда микросервис архитектурасидан фойдаланган ҳолда комплекс ёндашувни таъминлашга эришилган;
ФлоwПредиcт_ТФпй.И.0 дастури ёрдамида ахборот-коммуникация технологиялари соҳасида ишлаб чиқариш, савдо, хизматлар, электрон тижорат ва оммавий ахборот соҳалари бўйича моделлар тизими ишлаб чиқилган ва прогноз ссенарийлари амалга оширишга доир таклифи Ўзбекистон Республикаси Миллий статистика қўмитаси амалиётида фойдаланилган (Ўзбекистон Республикаси Миллий статистика қўмитасининг 2025-йил 23-апрелдаги 01/3-16-05-2-сонли гувоҳномаси). Натижада, 2024–2030 йилларда ахборот иқтисодиёти ва электрон тижорат соҳаларида ялпи қўшилган қийматнинг 30973,6 млрд. сўмга ўсиши прогноз кўрсаткичларига эришилган;
сунʼий интеллект ғоя ва тушунчаларига асосланган статистик маълумотларни таҳлил қилиш ва қайта ишлашнинг ишда қўлланилган усуллари ва воситаларининг ижтимоий-иқтисодий самарадорлиги таҳлилига доир таклифи Ўзбекистон Республикаси Миллий статистика қўмитаси амалиётида фойдаланилган (Ўзбекистон Республикаси Миллий статистика қўмитасининг 2025-йил 23-апрелдаги 01/3-16-05-2-сонли гувоҳномаси). Натижада, нейротехнологиялар ва машинали ўқитишдан фойдаланган ҳолда ишлаб чиқилган таркибий қисмларни жорий этиш ёрдамида моделларни иқтисодий баҳолашга ҳамда ҳар бир таҳлилий вазифани бажариш учун сарфланадиган таҳлилчилар вақти қисқартирилишига эришилган.