Muhammad Al-Хorazmiy nomidagi Toshkent Axborot Texnologiyalari universiteti Urganch filiali

Download 0.81 Mb.
bet	4/6
Sana	23.12.2023
Hajmi	0.81 Mb.
	#127412

Bog'liq
Narmatov Rustam 1bigdata
QOBILIYAT VA KASB, Regional mikrosirkulatsiyaning buzilishi. Tayyorladi Alimbekov -genderi.org, 5-informatika, 9-sinf Geografiya Monitoring test, 8-sinf geografiya monitoring test, Makulaturani qayta ishlash va qog, M.Nozima 1-6-may ish reja, 1033124-4.2-mavzu. Elastiklik nazariyasining amalda qo\'llanili, 1.RASHIDOV SHERZOD, 931-22 gruh talabasi Sadullayev Danyor, @shaxzodtorayev 1000 Most used words in IELTS Listening, konstitutsiya senariy, MTA, Narmatov Rustam BIG DATA

3. Big Data texnologiyalari paydo bo’lgan joyda qanday qo’llaniladi? Katta IT-kompaniyalar bu erda ma’lumotlar fani tug’ilgan, shuning uchun ularning ichki sohalari bu sohada eng qiziqarlidir. Xaritalarni qisqartirish paradigmasining uyi bo’lgan Google Campaign o’zining dasturchilarini mashinada o’qitish bo’yicha yagona maqsadga ega. Bu erda ularning raqobatbardosh ustunligi yotadi: yangi bilimlarga ega bo’lgandan so’ng, xodimlar doimiy ravishda ishlaydigan Google loyihalarida yangi usullarni tatbiq etishadi. Kampaniya inqilob qilishi mumkin bo’lgan sohalarning ulkan ro’yxatini tasavvur qiling. Bitta misol: neyron tarmoqlardan foydalaniladi. Korporatsiya shuningdek, barcha mahsulotlarida mashinasozlik ta’limini amalga oshiradi. Uning afzalligi kundalik hayotda ishlatiladigan barcha raqamli qurilmalarni o’z ichiga olgan katta ekotizimning mavjudligidir. Bu Apple-ga imkonsiz darajaga erishishga imkon beradi: aksiyada boshqa foydalanuvchilar singari ko’plab foydalanuvchilar ma’lumotlari mavjud. Shu bilan birga, maxfiylik siyosati juda qat'iy: korporatsiya har doim mijozlar ma’lumotlarini reklama maqsadida ishlatmaslik bilan maqtanib kelgan. Shunga ko’ra, foydalanuvchilarning ma’lumotlari shifrlangan bo’lib, Apple advokatlari yoki hatto Federal Qidiruv Byurosi uni o’qiy olmaydi. Bu erda Apple-ning sun'iy intellektni rivojlantirish bo’yicha ajoyib sharh mavjud. 4 g’ildirakdagi katta ma’lumotlar Zamonaviy avtomobil - bu ma’lumotlarning akkumulyatori: u haydovchi, atrof-muhit, ulangan qurilmalar va o’zi haqidagi barcha ma’lumotlarni to’playdi. Yaqinda shu kabi tarmoqqa ulangan bitta transport vositasi soatiga 25 Gb gacha ma’lumot ishlab chiqaradi. Transport telematikasi ko’p yillar davomida avtomobil ishlab chiqaruvchilari tomonidan qo’llanilib kelinmoqda, ammo Big Data-dan to’liq foydalanadigan yanada murakkab ma’lumotlar yig’ish usuli lobbi qilinmoqda. Bu shuni anglatadiki, endi texnologiya haydovchini yo’lning yomon holatidan ogohlantirib, qulflashga qarshi tormozlash va toymasin tizimlarni avtomatik ravishda faollashtiradi. BMW, shu jumladan, boshqa tashvishlar Big Data texnologiyasidan foydalanadi, bu sinov prototiplaridan to’plangan ma’lumotlar, avtomashinada xatolar xotirasi va xaridorlarning shikoyatlari, ishlab chiqarishning dastlabki paytidagi modelning zaif tomonlarini aniqlash uchun. Endi bir necha oy davom etadigan ma’lumotlarni qo’lda baholash o’rniga, zamonaviy algoritm qo’llaniladi. Xatolar va muammolarni bartaraf etish xarajatlari kamayadi, bu esa BMW-da axborotni tahlil qilish ish oqimlarini tezlashtiradi. Mutaxassislarning hisob-kitoblariga ko’ra, 2019 yilga kelib ulangan avtoulovlarning bozor aylanmasi 130 milliard dollarni tashkil etadi.Bu avtomobil ishlab chiqaruvchilari tomonidan transport vositasining ajralmas qismi bo’lgan texnologiyalarni integratsiyalashuv tezligini hisobga olgan holda ajablanarli emas. Big Data-dan foydalanish mashinani xavfsizroq va ishlashga yordam beradi. Masalan, Toyota axborot kommunikatsiya modullarini (DCM) joylashtirish orqali. Big Data uchun ishlatiladigan ushbu vosita undan foyda olish uchun DCM tomonidan to’plangan ma’lumotlarni qayta ishlaydi va tahlil qiladi. Katta ma’lumotlarning tibbiyotda qo’llanilishi Big Data texnologiyalarini tibbiyot sohasiga tatbiq etish shifokorlarga kasallikni chuqurroq o’rganish va muayyan holat bo’yicha samarali davolash kursini tanlash imkonini beradi. Axborotni tahlil qilish orqali sog’liqni saqlash xodimlari relapsni bashorat qilishlari va profilaktika choralarini ko’rishlari osonlashadi. Natijada aniqroq tashxis qo’yish va davolash usullari yaxshilanadi. Yangi texnika bemorlarning muammolarini boshqa tomondan ko’rib chiqishga imkon berdi, bu muammoning ilgari noma’lum manbalarini topishga olib keldi. Masalan, ba’zi irqlar boshqa etnik guruhlarga qaraganda genetik jihatdan yurak xastaligiga ko’proq moyil. Endi, bemor ma’lum bir kasallik haqida shikoyat qilganda, shifokorlar uning irqi a’zolari to’g’risidagi ma’lumotlarni xuddi shu muammo haqida shikoyat qilganlarni hisobga olishadi. Ma’lumotlarni yig’ish va tahlil qilish sizga bemorlar haqida ko’proq ma’lumot olishga imkon beradi: oziq-ovqat imtiyozlari va turmush tarzidan DNKning genetik tuzilishiga va hujayralar, to’qimalar, organlarning metabolitlariga qadar. Masalan, Kanzas-Siti shahridagi pediatrik genomik tibbiyot markazi bemorlardan foydalanadi va saraton kasalligini keltirib chiqaradigan genetik koddagi mutatsiyalarni tahlil qiladi. Uning DNKini hisobga olgan holda har bir bemorga individual yondoshish davolash samaradorligini sifat jihatidan yangi darajaga ko’taradi. Big Data-dan qanday foydalanilishini tushunish tibbiyot sohasidagi birinchi va eng muhim o’zgarishdir. Agar bemor davolanayotgan bo’lsa, shifoxona yoki boshqa sog’liqni saqlash muassasasi odam haqida juda ko’p mazmunli ma’lumotlarga ega bo’lishi mumkin. Yig’ilgan ma’lumotlar kasallikning takrorlanishini ma’lum darajada aniqlik bilan bashorat qilish uchun ishlatiladi. Masalan, agar bemor qon tomirini yuqtirgan bo’lsa, shifokorlar miya qon tomirlari falokati vaqti to’g’risidagi ma’lumotlarni o’rganadilar, avvalgi pretsedentlar orasidagi oraliq davrni tahlil qiladilar (agar mavjud bo’lsa), bemorning hayotidagi stressli vaziyatlarga va og’ir jismoniy faoliyatga alohida e'tibor berishadi. Ushbu ma’lumotlarga asoslanib, shifoxonalar bemorga kelajakda qon tomir xavfini oldini olish uchun aniq harakatlar rejasini beradi. Kiyinadigan asboblar, shuningdek, odamda ma’lum bir kasallikning aniq belgilari bo’lmasa ham, sog’liq muammolarini aniqlashda yordam beradi. Uzoq muddatli tekshiruvlar davomida bemorning ahvolini baholash o’rniga, shifokor fitness-treker yoki aqlli soat to’plagan ma’lumotlarga asoslanib xulosalar chiqarishi mumkin. Eng so’nggi misollardan biri. O’tkazib yuborilgan dori-darmonlari tufayli bemor yangi tutqanoqni tekshirishda bo’lganida, shifokorlar bu odamning sog’lig’ida ancha jiddiy muammo borligini aniqladilar. Ushbu muammo atriyal fibrilatsiyaga aylandi. Bo’lim xodimlari bemorning telefoniga, ya’ni uning fitnes-trekeri bilan bog’langan dasturga kirish huquqini qo’lga kiritganligi sababli tashxis qo’yildi. Ilovadagi ma’lumotlar tashxisni aniqlashning asosiy omili bo’lib chiqdi, chunki tekshiruv vaqtida erkakda yurak anomaliyalari bo’lmagan. Bu ko’rsatadigan bir nechta holatlardan biri nima uchun Big Data-dan foydalanish kerak tibbiyot sohasida bugungi kunda bunday muhim rol o’ynaydi. Download 0.81 Mb.

Download 0.81 Mb.