Marketing № 3 (2026)

FARMATSEVTIKA BOZORIDA TALAB VA TAKLIFNIPROGNOZLASHDA SUNʼIY INTELLEKT ALGORITMLARIDANFOYDALANISH

Xomidov Soxibmalik Olimovich

Читать на сайте источника PDF

Аннотация

Ushbu ilmiy maqolada farmatsevtika bozorida talab va taklifni prognozlashdasunʼiy intellekt (SI) algoritmlaridan foydalanish masalalari tadqiq etilgan. Maqsad:farmatsevtika sohasida SI asosidagi prognozlash modellarini qiyosiy tahlil qilish vaOʻzbekiston farmatsevtika bozori uchun eng samarali algoritmni aniqlash.Metodologiya: mashinali oʻqitish (ML) algoritmlari – LSTM, Random Forest,XGBoost, Prophet – 2018–2024 yillar uchun Oʻzbekiston farmatsevtika bozorimaʼlumotlari asosida sinab koʻrildi. RMSE, MAE va MAPE koʻrsatkichlari asosidaalgoritmlar qiyosiy baholandi. Natijalar: LSTM neyron tarmogʻi eng yuqori aniqliknikoʻrsatdi (MAPE=4.2%), XGBoost esa tezligi va talqin qilish qulayligi bilan ajralibturdi. Xulosa: Gibrid SI-modellari (LSTM+XGBoost) Oʻzbekiston farmatsevtikabozorida talab-taklifni real vaqtda prognozlash uchun optimal yechim hisoblanadi.

sunʼiy intellekt, farmatsevtika bozori, talab prognozi, taklif prognozi, mashinali oʻqitish, LSTM, XGBoost, Random Forest, Prophet, Oʻzbekiston.

Источник метаданных: OAI-PMH архив журнала · Sindex не хранит полный текст, а даёт ссылку на источник.

Цитировать

APA 7
Xomidov Soxibmalik Olimovich (2026). FARMATSEVTIKA BOZORIDA TALAB VA TAKLIFNIPROGNOZLASHDA SUNʼIY INTELLEKT ALGORITMLARIDANFOYDALANISH. Marketing, (3).
GOST R 7.0.5
Xomidov Soxibmalik Olimovich FARMATSEVTIKA BOZORIDA TALAB VA TAKLIFNIPROGNOZLASHDA SUNʼIY INTELLEKT ALGORITMLARIDANFOYDALANISH // Marketing. 2026. № 3.
BibTeX
@article{olimovich2026,
  author  = {Xomidov Soxibmalik Olimovich},
  title   = {FARMATSEVTIKA BOZORIDA TALAB VA TAKLIFNIPROGNOZLASHDA SUNʼIY INTELLEKT ALGORITMLARIDANFOYDALANISH},
  journal = {Marketing},
  year    = {2026},
  number  = {3}
}
RIS
TY  - JOUR
AU  - Xomidov Soxibmalik Olimovich
TI  - FARMATSEVTIKA BOZORIDA TALAB VA TAKLIFNIPROGNOZLASHDA SUNʼIY INTELLEKT ALGORITMLARIDANFOYDALANISH
JO  - Marketing
PY  - 2026
IS  - 3
ER  -