Мақолада нейрон тармоқлардан фойдаланган ҳолда Ўзбекистон ҳудудларида инвестицияларни прогнозлашнинг назарий ва амалий асослари, нейрон тармоқ технологиялари фаолиятининг асосий тамойиллари, прогноз масалаларида қўлланадиган дастурий таъминот маҳсулотлари таҳлили келтирилган, Ўзбекистон ҳудудларида ижобий инвестицион ўсиш тенденцияларини мустаҳкамлаш бўйича инвестиция сиёсатининг асосий йўналишларини белгиловчи чора-тадбирлар мажмуи аниқланган, кўп қатламли перcептрон типидаги нейрон тармоқдан фойдаланган ҳолда ҳудудларда инвестицияларнинг жозибадорлигини прогноз қилиш усули таклиф қилинган, республикада инвестиция муҳитини яхшилаш бўйича таклифлар ишлаб чиқилган.
The article discusses neural networks that are widely used in various fields, such as economics (prediction of stock market indicators, prediction of financial time series), robotics (recognition of optical and audio signals, self-learning), visualization of multidimensional data, associative search for textual information, etc.
Neural networks are of interest to a fairly large number of specialists, for example for computer scientists’ neural networks open up the field of new methods for solving complex problems; physicists use neural networks to model phenomena in statistical mechanics and to solve many other problems: neurophysiologists can use neural networks to model and study brain functions; psychologists have at their disposal a mechanism for testing models of some of their psychological theory.