Ushbu tadqiqot masofaviy ta’limda ishtirok etishning bandlik natijalariga ta’sirini o’rganish uchun 8542 nafar so’rovnoma ishtirokchilariga qo‘llanilgan logit va probit regressiya modellari bilan birgalikda mashina o‘rganish algoritmlaridan foydalanadi. Bizning tadqiqotimizga ko‘ra, masofaviy o‘qitish dasturlari ishtirokchilari ish topa olmaydiganlarga qaraganda 23,7% ko‘proq ish topish imkoniyatiga ega; bu ta’sir o‘zlashtirilgan texnik ko‘nikmalar va moslashuvchan ish jadvallari orqali amalga oshiriladi. Natijalar shuni ko‘rsatadiki, masofaviy o‘qitish mehnat bozori integratsiyasining asosiy yo‘li bo‘lib xizmat qiladi, ayniqsa, kam ta’minlangan guruhlar uchun ishchi kuchini rivojlantirish rejalari va ta’lim siyosati uchun sezilarli oqibatlarga olib keladi.

Soʻngi yillardagi Oʻzbekistonda amalga oshirilayotgan keng koʻlamli maʼmuriy islohotlar natijasida davlat fuqarolik xizmatchilarini tayyorlash, qayta tayyorlash va ularning malakasini uzluksiz oshirib borishga alohida eʼtibor qaratilmoqda. Shu oʻrinda, boshqaruv kadrlarining salohiyatini oshirish jarayoniga innovatsion texnologiyalarni tatbiq etish, ular uchun qulay shart-sharoitlar yaratish hamda istalgan vaqtda va joyda oʻzlari ustida mustaqil ishlashlari uchun virtual muhitni yaratish muhim sanaladi. Shularni inobatga olgan holda, ushbu maqolada raqamli texnologiyalar, jumladan sunʼiy intellekt texnologiyalarining taʼlim jarayonlaridagi imkoniyatlari boʻyicha ilgʻor xorijiy davlatlar tajribasi tahlil qilinib, bunday zamonaviy texnologiyalarni boshqaruv kadrlarining kompetensiyalarini baholash, ularning salohiyatidan kelib chiqib individual yondashish va kompetensiyalarini doimiy rivojlantirib borish mexanizmi ishlab chiqilgan, shuningdek, uni amaliyotga tatbiq etish boʻyicha taklif va tavsiyalar keltirilgan

Ushbu maqola zamonaviy iqtisodiyotning dinamik va murakkab sharoitlarida ekonometrik modellashtirishning oʻziga xos jihatlarini oʻrganadi. Mazkur maqolada katta ma’lumotlar (big data), mashinaviy oʻrganish (machine learning) va sun’iy intellekt integratsiyasi kabi zamonaviy tendensiyalar ta’kidlangan boʻlib, ular inflyatsiya, ishsizlik, iqlim oʻzgarishi va pandemiya ta’sirini prognoz qilishda muhim rol oʻynaydi. Metodologiyada sistematik adabiyotlar tahlili qoʻllanilgan, bu esa Scopus, Web of Science, ResearchGate bazalaridagi soʻnggi 5 yillik (2020-2025) ilmiy maqolalarga tayanadi. Natijalar shuni koʻrsatadiki, ML-gibrid modellar prognoz aniqligini oshiradi (RMSE va MAE pasayishi), ammo iqlim oʻzgarishining salbiy ta’siri va ma’lumotlar noaniqligi qiyinchiliklarni keltirib chiqaradi. Xulosa va takliflarda siyosatni shakllantirishda modellarning chidamliligini oshirish, fanlararo hamkorlikni kuchaytirish va etik standartlarni joriy etish taklif etiladi, bu esa barqaror rivojlanish va iqtisodiy tiklanishga hissa qoʻshadi.

Ushbu maqolada sun’iy intellekt texnologiyalarining oliy ta’limdagi baholash tizimlariga ilmiy asosda integratsiyalashuvi tahlil qilinadi. An’anaviy baholashdagi subyektivlik, statiklik va inson omiliga kuchli bog‘liqlik kabi cheklovlar ko‘rib chiqiladi. Sun’iy intellekt yordamida baholashni avtomatlashtirish, shaffoflikni ta’minlash, aniqlikni oshirish va talaba faoliyatini real vaqt rejimida tahlil qilish imkoniyatlari yoritiladi. Shuningdek, baholash tizimiga sun’iy intellekt vositalarini joriy etish zarurati, ilg‘or xorijiy tajribalar va algoritmlar asosida baholovchi modellar yaratish bo‘yicha tavsiyalar beriladi.

Digital transformation is becoming an integral part of modern business, and the implementation of artificial intelligence (AI) in a company’s processes opens up new opportunities for efficiency improvement. However, with the growth of data volumes, the importance of data protection and adherence to confidentiality principles becomes increasingly crucial. This article discusses the main aspects of digital transformation and the introduction of AI while complying with data protection laws. Special attention is given to methods of ensuring confidentiality, such as data anonymization and the use of machine learning algorithms for protecting personal information.

Ushbu maqolada neyron tarmoqlarning ekonometriya va moliyaviy qaror qabul qilishdagi o‘rni, shuningdek, ularning shaxsiy moliya, avtomatlashtirish va inson-kompyuter o‘zaro aloqasiga ta’siri ko‘rib chiqiladi. Inson miyasi tuzilmasidan ilhomlangan neyron tarmoqlar ushbu sohalarda samaradorlik, aniqlik va qaror qabul qilish qobiliyatlarini yaxshilash orqali inqilob qilish imkoniyatiga ega. Shaxsiy moliyada ular McCulloch-Pitts neyron kabi avtomatlashtirilgan modellar yordamida byudjetlash, jamg‘arma va xarajatlarni boshqarishni optimallashtirishi mumkin. Sog‘liqni saqlash sohasida esa neyron tarmoqlar diagnostika imkoniyatlarini yaxshilaydi va prognozli davolashni ta’minlaydi. Maqolada, shuningdek, neyron tarmoqlarning ekonometriyada moliyaviy o‘zgarishlarni tahlil qilish, firibgarlikni aniqlash va risklarni samarali boshqarishdagi qo‘llanishi yoritiladi. Shu bilan birga, algoritmik qaror qabul qilishda ma’lumotlarning maxfiyligi, xavfsizligi va tarafkashlikka oid muammolar ham ko‘rib chiqilib, mas’uliyatli rivojlantirish zarurligi ta’kidlanadi. Umuman olganda, maqola neyron tarmoqlarni ekonometriya modellari va moliyaviy tizimlarga integratsiya qilish foydalari zamonaviy yutuqlar uchun juda katta va zarur ekanligini ko‘rsatadi.

Maqolada turizm sohasida sun'iy intellektdan (AI) foydalanish istiqbollari muhokama qilinadi. AI sayohat sanoatini sezilarli darajada o'zgartira oladigan keng ko'lamli vositalar va texnologiyalarni taklif etadi. Maqolada sun'iy intellektdan foydalanish bo'yicha ijobiy va salbiy tajribalar tahlil qilinadi, muvaffaqiyatli xalqaro loyihalar misollari ko'rib chiqiladi va sun'iy intellektni amalga oshirish bilan bog'liq asosiy xavf va muammolar yoritiladi. U sun'iy intellektni turizm sanoatiga samarali va axloqiy jihatdan mas'uliyatli integratsiya qilish bo'yicha tavsiyalar bilan yakunlanadi.