Abstract
Mazkur maqolada ekologik monitoring tizimlarida sun’iy intellekt texnologiyalaridan foydalanishning nazariy asoslari, amaliy ahamiyati va samaradorligi tahlil qilinadi. Shuningdek, sun’iy intellekt yordamida atrof-muhit holatini real vaqt rejimida kuzatish, prognozlash va ekologik muammolarni erta aniqlash imkoniyatlari yoritilgan. Tadqiqot natijalari sun’iy intellekt ekologik monitoring tizimlarining aniqligi va tezkorligini oshirishda muhim vosita ekanligini ko‘rsatadi.
References
1. Karimov, S., & Tursunov, B. Ekologik monitoring asoslari. – Toshkent: “Fan va texnologiya” nashriyoti, 2021. – 45–52-betlar.
2. Xasanov, A. Atrof-muhitni muhofaza qilish va monitoring. – Toshkent: “O‘zbekiston Milliy Ensiklopediyasi”, 2020. – 78–85-betlar.
3. Yo‘ldoshev, Q. Sun’iy intellekt va uning qo‘llanilishi. – Toshkent: “Innovatsion rivojlanish nashriyoti”, 2022. – 112–120-betlar.
4. Abdullayev, M. Ekologiya va barqaror rivojlanish. – Toshkent: “Universitet”, 2019. – 60–68-betlar.
5. Rahimov, D. Atrof-muhit monitoring tizimlari. – Toshkent: “Ilm ziyo”, 2021. – 95–102-betlar.
6. Qodirov, N. Raqamli texnologiyalar va ekologiya. – Toshkent: “Yangi asr avlodi”, 2023. – 130–138-betlar.
7. Иванов, И. И. Экологический мониторинг окружающей среды. – Москва: “Наука”, 2019. – С. 56–63.
8. Петров, А. В. Искусственный интеллект и анализ данных. – Санкт-Петербург: “Питер”, 2021. – С. 134–142.
9. Сидоров, К. Н. Методы машинного обучения в экологии. – Москва: “Юрайт”, 2022. – С. 89–97.
10. Кузнецов, В. П. Большие данные и экология. – Москва: “Инфра-М”, 2020. – С. 101–110.
11. Смирнова, Е. А. Анализ экологических данных. – Санкт-Петербург: “Лань”, 2021. – С. 73–81.
12. Орлов, Д. С. Экология и охрана окружающей среды. – Москва: “Академия”, 2018. – С. 45–53.
13. Васильев, Н. И. Системы экологического мониторинга. – Москва: “Высшая школа”, 2020. – С. 120–128.
14. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. Deep Learning. – Cambridge: MIT Press, 2016. – pp. 321–330.
15. Bishop, C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. – New York: Springer, 2006. – pp. 210–220.
16. Murphy, K. P. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. – Cambridge: MIT Press, 2012. – pp. 400–410.
17. Russell, S., & Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. – New Jersey: Pearson, 2021. – pp. 150–162.
18. Li, X., Zhou, Y., & Wang, S. Artificial Intelligence for Environmental Monitoring. – London: Elsevier, 2020. – pp. 55–68.
19. Zhang, D., & Liu, H. Machine Learning in Environmental Science. – Oxford: Oxford University Press, 2021. – pp. 140–150.
20. Brown, T., & Green, J. Big Data Analytics in Environmental Science. – New York: Wiley, 2019. – pp. 98–110.