Marketing 3-son (2026)
FARMATSEVTIKA BOZORIDA TALAB VA TAKLIFNIPROGNOZLASHDA SUNʼIY INTELLEKT ALGORITMLARIDANFOYDALANISH
Xomidov Soxibmalik Olimovich
Annotatsiya
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.
Metadata manbasi: jurnal OAI-PMH arxivi · Sindex toʻliq matnni saqlamaydi, manbaga havola beradi.