Tanib olish modullarini dasturiy jihatdan amalga oshirish hamda nutqni tanib olish moduli ishini sifatini baholash ishlarini olib borish. Nutq signaliga dastlabki ishlov berish va ularni neyron tarmoqlarida oʻqitishga tayyorlash jarayonini avtomatlashtiruvchi dasturiy modul ishlab chiqildi. Ushbu dasturiy modul yordamida katta xajmdagi nutq maʼlumotlarini tarmoqga kirish standartiga moslash imkoniyatini beradi.
Мақола Ўзбекистонда макроиқтисодий сиёсатни мулк қийматини баҳолаш хизматлари бозорига таъсирига ва ушбу бозорнинг миллий иқтисодиётдаги ролига таҳлилий баҳо бериш ҳамда унда фаолият юритаётган баҳоловчи ташкилотлар рейтингини баҳолаш муаммоларини ҳал қилишга бағишланган.
So‘nggi yillarda hujjatlarni raqamlashtirish tendensiyasi paydo bo‘ldi. Dunyoning raqamlashuvi jarayonida qog‘ozga asoslangan hujjatlarni yanada qulayroq, qidirish va saqlash uchun raqamliga aylantirish zarur. Elektron hujjatda (EH) qatorlar matn maydoni to‘plamiga taqsimlanadi. Boshqacha qilib aytganda, satr bir nechta segmentlarga bo‘linib, har bir segment boshqa to‘plam matn maydoniga joylashtirilishi mumkin. Shuning uchun matn satr bilan samarali bog‘langanligi bois to‘plamdagi har bir matn bog‘langan matn maydoni deb ataladi. Shuningdek satrning butun mazmunini o‘z ichiga olgan hamda boshqa matn maydoni bilan bog‘lanmagan matn maydonini himoyalangan matn maydoni deb ham atalishi mumkin.
Long Short-Term Memory (LSTM) modeli bir tur neyron tarmoq modellash algoritmi bo'lib, matematikaviy model hisoblanadi. U o'quvni o'zlashtiradi va murakkab, o'quvni modellari yaratish va aniqlash uchun ishlatiladi. LSTM modeli o'quvning uzluksiz, qo'shimcha o'rganish modelini o'zlashtirishda samarali bo'lib, xotirada turli holatlarni saqlash imkonini beradi.
Bashoratlash algoritmlari bir narsani kategoriyalash, tahlil qilish yoki bashorat berish uchun ishlatiladi. Ular masalan, ta’lim, marketing, tadbirkorlik, va boshqa sohalar bo‘yicha amal qiladi. Bashoratlash algoritmlaming qay birini tanlash sizning maqsadingiz va masalangizga bog‘liq.