CC BY
17SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 4 I ISSUE 3 I 2023 _ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=22257
BIG DATANING TIBBIYOTDAGI ORNI VA AHAMIYATI
Muxlisa Otabek qizi Minavvarxon Xushnudbek Husniddin Murodillo Otabekova qizi Mahkamova o'g'li Ibrohimov
Farg'ona davlat universiteti talabalari
ANNOTATSIYA
Ushbu maqolada BIG DATA ni tibbiyotda qoTlash, uning sohadagi o'rni, barcha kasalliklarni BIG DATA orqali aniqlash, tashxislash, davolash va ularni oldini olish hamda ularni boshqarish haqida maTumotlar berilgan.
Kalit so'zlar: Katta ma'lumotlar, qayta ishlash, algoritmlar, tibbiyot, google, biotexnologiya, tibbiy ma'lumotlar.
ABSTRACT
This article provides information about the use of BIG DATA in medicine, its role in the detection, diagnosis, treatment and prevention, as well as the management of all diseases using BIG DATA.
Keywords: Big data, processing, algorithms, medicine, Google, biotechnology, medical data.
Bugungi dunyo ma'lumotlarga asoslangan dunyo bo'lib, hayotimizning barcha jabhalariga kirib borgan texnologiyalarning tez o'sishi natijasida ma'lumotlar katta hajmda ishlab chiqarilmoqda. Turli shakllarda ishlab chiqarilgan ma'lumotlarning doimiy hajmidan ma'noli tushunchaga ega bo'lish uchun ma'lumotlarni qayta ishlashning yangi usullari ishlab chiqilishi va takomillashtirilishi kerak. Meditsinadagi big dataning ahamiyati juda katta hisoblanadi. Meditsina sohasidagi katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash va undan qiymat olish uchun istiqbolli yechimlar va potentsial usullarni taqdim etadi. Ushbu tadqiqot katta ma'lumotlarni qayta ishlashda meditsina bo'yicha mavjud bo'lgan adabiyotlarni ko'rib chiqadi. U mashinani o'rganish algoritmlari va usullarining umumiy ko'rinishini, katta ma'lumotlarga qisqacha kirishni va katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash uchun turli sohalarda mashinani o'rganish usullarini qo'llagan tegishli ishlar muhokamasini taqdim etadi. Tadqiqot shuningdek, katta ma'lumotlar uchun mashinani o'rganishdan foydalanish bilan bog'liq muammolar va muammolarni muhokama qiladi.
Ushbu tadqiqot mavzusi doirasida juda ham ko'plab dasturchilar va kimyogar olimlar samarali ishlar olib borishgan. Jumladan, xorij olimlarida L. Rao, R. Bhatnagar, A. Hassanien, M. Tolba, M. Elhoseny, M. Mostafalar, o'zbek olimlaridan akademik
SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 4 I ISSUE 3 I 2023 _ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=22257
S.Gulomov, professor M.Butaboyev, assistentlar I.Tojimamatovlarining tezis va maqolalarida mavzuga doir ilmiy izlanishlar olib borgan.
Mazkur tadqiqotni yoritishda dasturchilar va kimyogar olimlarlarning mavzu doirasida olib borgan ilmiy ishlari, yaratgan o'quv adabiyotlari tizimli o'rganilgan. Ulaming xulosa va fikrlari qiyosiy tahlil etilib, ma'lumotlarni qayta ishlandi.
Mazkur tadqiqotni yoritishda dasturchilar va matematik olimlarlarning mavzu doirasida olib borgan ilmiy ishlari, yaratgan o'quv adabiyotlari tizimli o'rganilgan. Ularning xulosa va fikrlari qiyosiy tahlil etilib, ma'lumotlarni qayta ishlandi.
So'ngi bir necha yil ichida ma'lumotlar hajmi misli ko'rilmagan sur'atda oshmaguncha, katta ma'lumotlarga olib keladigan "veb-texnologiyalar, ijtimoiy media va mobil qurilmalar" kengayguncha ma'lumotlar eksponent tarzda o'sishni boshladi. Masalan, Twitter kuniga 70 million tvitni qayta ishlagan va kuniga 8 TB dan ortiq tvit ishlab chiqargan .
Ijtimoiy tarmoq saytlari, mehmonxona ma'lumotlari, ob-havo ma'lumotlari, onlayn-do'konlar, bank ishi va katta ma'lumotlarning boshqa manbalari bir nechta misoldir. Biroq, agar u to'liq va chuqur tekshirilmasa, foydasizdir. Big Data Analytics — bir qator korporativ ilovalarga qo'llanilishi yoki umuman odamlar hayotini yaxshilash uchun foydali tushunchalarni olish maqsadida katta ma'lumotlar to'plamini tahlil qilish usulidir. Biz ilgari ko'rilmagan va eshitilmagan turli manbalardan aql bovar qilmaydigan miqdordagi ma'lumotlar yaratilayotgan davrda yashayapmiz. Ushbu kutilmagan ma'lumotlarni yig'ish, qayta ishlash va baholash uchun texnologiya ishlab chiqilgan bo'lsa ham, ko'plab muammolar va tashvishlar saqlanib qolmoqda. Katta ma'lumotni yaxshiroq tushunish va qimmatli tushunchalarga ega bo'lish uchun ko'plab tadqiqotlar olib borilmoqda. Endi biz tadqiqotning har bir sohasida, jumladan aniq fanlar, amaliy fanlar, ijtimoiy fanlar, biotibbiyot fanlari va hokazolarda katta ma'lumotlar bilan shug'ullanamiz. Ushbu sektorlarning barchasi katta ma'lumotlar to'plamlari bilan shug'ullanadi va juda ko'p kuch sarflanadi.
Texnologiya kompaniyalari o'z resurslarini sog'liqni saqlash tadqiqotlariga yo'naltirishni boshladilar. Bu shunchaki shov-shuvmi yoki katta texnologiyalar yangi narsalarni olib kelishi mumkinmi? Texnologiya gigantlari farmatsevtika o'tgan asr davomida qiynalayotgan narsani, ya'ni kasalliklarni davolashni amalga oshirishga umid qilib, sog'liqni saqlash sohasidagi tadqiqotlarda da'vo qilmoqda. Sentyabr oyida Facebook asoschisi Mark Tsukerberg va Microsoft kasalliklarga qarshi kurashda kompyuter fanidan foydalanish niyatini bildirishdi. Ular kompyuter texnologiyalarini murakkab biologiya olamiga tatbiq etish uchun kurashayotgan boshqa yirik texnologiya kompaniyalari, jumladan Google va IBM qatoriga qo'shilishadi va ularning maqsadlari baland. Masalan, Tsukerberg va uning rafiqasi Priskilla Chan yangi tashkil etilgan notijorat Chan Zukerberg Biohub orqali "asr oxirigacha barcha kasalliklarni davolash,
SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 4 I ISSUE 3 I 2023 _ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=222ff7
oldini olish yoki boshqarishni" xohlaydi. Microsoft tadqiqot laboratoriyasi 10 yil ichida saraton muammosini "hal qilish" uchun kompyuterlardan foydalanishni maqsad qilgan. Google Life Sciences sog'liqni saqlash ma'lumotlarini tahlil qilish va individuallashtirilgan sog'liqni saqlash va oldini olishni tezlashtirish uchun ko'proq ma'lumot berishni rejalashtirgan holda Verily nomini o'zgartirdi. Googlening mustaqil biotexnologik ilmiy-tadqiqot kompaniyasi Calico esa qarish jarayonini o'rganish uchun ilg'or texnologiyalardan foydalanmoqda. Shu bilan birga, IBMning Watson Health kompaniyasi saraton kasalliklarini davolash usullarini shaxsiylashtirish uchun katta hajmdagi sog'liq ma'lumotlarini to'playdi.
Bioinformatika va hisoblash biologiyasining nisbatan yangi fanlari - bu erda kompyuter texnologiyalari biologiyaga tatbiq etiladi - to'satdan tibbiy tadqiqotlarning oldingi o'rinlariga chiqdi. Ular kompaniyalarga salomatlik va kasallik haqida yangi g'oyalarni ochish maqsadida katta hajmdagi sog'liqni saqlash ma'lumotlarini to'plash, saqlash, integratsiya qilish va tahlil qilish imkonini beradi. Sog'liqni saqlash sohasidagi tadqiqotlar an'anaviy ravishda stakan, probirkalar va mikroskoplar haqida bo'lgan bo'lsa, u tobora ko'proq kompyuterlar, katta ma'lumotlar, algoritmlar, sun'iy intellekt va mashinani o'rganish haqida bormoqda. "Kasallikka qarshi kurash har doim texnik bo'lib kelgan, ammo bitlar va baytlar endi molekulalar va retseptorlar kabi muhim", deydi raqamli sog'liqni saqlash bo'yicha maslahatchi Gari Monk. Ushbu texnologiya kompaniyalari uchun kasallik bilan kurashish uchun kompyuter yondashuvi mantiqiy. Misol uchun, Microsoft kompyuterlarni dasturlashda qo'llaniladigan usullardan biologiyani dasturlashda foydalanish mumkin deb hisoblaydi, bunda saraton va kasalliklar kompyuter virusiga o'xshab, "nosozliklarni tuzatish" va hujayralarni qayta dasturlash mumkin. Ko'pgina kimyogarlar va biologlar uchun bu ma'lumotsiz shov-shuv kabi ko'rinsa-da, giperbolik sarlavhalar ortida ko'proq pragmatik loyihalar bor. Misol uchun, Microsoft shuningdek, saratonni davolash usullarini individuallashtirish uchun tadqiqot ma'lumotlarini saralash uchun mashinani o'rganishni qo'llaydi va saraton rivojlanishining yaxshiroq modellarini yaratish va davolash usullarini topish uchun algoritmlardan foydalanadi.
Kompyuterlar kasallikni davolay olmaydi, lekin buning uchun ular juda zarur. Ushbu siljish kattaroq tendentsiyani aks ettiradi, bu erda ko'plab texnologiya va qurilmalar kompaniyalari smartfonlar uchun taqiladigan qurilmalar va qo'shimchalar kabi narsalarni taqdim etish uchun sog'liqni saqlash sohasiga o'tmoqda. Sog'liqni saqlash va qarigan aholiga e'tibor qaratishning aniq pul mukofotlari bor - Google'ning bosh moliyaviy direktori Rut Porat yaqinda daromadlar bo'yicha qo'ng'iroqda hayot haqidagi fanlar kompaniya uchun "uzoq muddatli daromad manbalari" sohasi ekanligini ta'kidladi. Amadeus Capital Partners venchur kapitali firmasining dastlabki bosqichdagi mablag'lar tahlilchisi Amelia Armour, imkoniyatlar va bozor juda katta va milliardlab
SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 4 I ISSUE 3 I 2023 _ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=222ff7
dollarlarni tashkil etadi. "Ushbu bozorning kichik ulushini oling va investor uchun daromad katta bo'ladi - shuning uchun biz uni o'ziga jalb qilmoqdamiz."Davolashdan ko'ra oldini olish yaxshiroqdir. Harakat ortida kasalliklarni davolash va oldini olishga qaraydigan chuqurroq falsafa ham bor. Tsukerberg va Channing xayriya sa'y-harakatlari, Biohub e'lonida Tsukerberg kasallikning oldini olishdan ko'ra, kasal odamlarni davolashga 50 baravar ko'proq pul sarflanishini aytdi va bu tadqiqot fikri o'zgarishi kerakligini qo'shimcha qildi. "Mark [Tsukerberg]ni undagan narsa shundaki, u biologiya fanini oldinga siljitish uchun unga katta ma'lumotlarni tahlil qilish va mashinani o'rganish vositalari kerak bo'lishini yaxshi biladi. Ular tibbiyot sohasi hali ham juda ibtidoiy ekanligini tushunadilar va ular buni yaxshilashni xohlashadi - axir, ularning qarashlari - yangi qizi Maksimaning umri sifati va uzunligini sezilarli darajada yaxshilashdir ", deydi Robert Tjian, universitet biokimyogar. Kaliforniya, Berkli, Asosiysi, kompyuterlar va shu orqali texnologiya kompaniyalari kasalliklarni o'rganish va dori vositalarini ishlab chiqish bilan bog'liq ko'plab muammolarni hal qila oladi. Masalan, IBMning Watson Health kompaniyasining hayot fanlari bo'yicha vitse-prezidenti Lauren O'Donnell bemorlarni topish va klinik sinovlarga ro'yxatdan o'tkazish bilan bog'liq muammolarga ishora qiladi. Bu erda Watson for Clinical Trial Matching kabi texnologiya bemorlarni klinik sinovlar bilan moslashtirishning ma'lumot talab qiladigan jarayonini tezda yakunlashi va shifokorlarni ushbu ma'lumot bilan ta'minlashi mumkin. U, shuningdek, an'anaviy ravishda qo'lda ko'rib chiqiladigan katta hajmdagi tuzilmagan ma'lumotlar bilan qimmat va samarasiz dori ishlab chiqarish jarayonini ta'kidlaydi. "Biz tadqiqotchilarga ma'lumotlarning yangi naqshlari va aloqalarini ochish qobiliyatini tezlashtirishda, tanqidiy tushunchalar asosida tezroq harakat qilishda yordam bermoqchimiz. va yangi dori maqsadlarini yoki mavjud dorilar uchun yangi ko'rsatmalarni tezda aniqlash. Hayot fanlari bo'yicha kompaniyalar texnologiya ularning ishlash uslubini o'zgartirishi mumkin bo'lgan ta'sirni tan olishmoqda.
Ushbu texnologiya mashinani o'rganish, kompyuter simulyatsiyasi, algoritmlar va bulutli hisoblashning qayta ishlash quvvati kabi usullarni o'z ichiga oladi. Buni biologiyaga tatbiq etish tadqiqotchilarga dorilar va kasalliklar o'rtasida yangi bog'lanishlar yoki ilgari yashiringan naqshlarni topish, tahlil qiluvchi va bashoratlarni shakllantiradigan kasallik modellarini yaratish, bemorlar va sog'lom va kasallik modellarini solishtirish, yangi kasalliklar munosabatlarini tushuntirish uchun ma'lumotlar to'plamini real dunyo dalillari bilan birlashtirish, modellashtirish imkonini beradi. Qaysi dorilar kasallikni davolashda eng samarali bo'ladi va kasallik haqida yangi tushunchalar va mumkin bo'lgan biomarkerlar va dori maqsadlarini toping. Ushbu yondashuvning e'tirof etilgan afzalliklari shundaki, kashfiyotlar an'anaviy laboratoriya kashfiyotlari yo'liga qaraganda tezroq va arzonroqdir. Ma'lumotlar tog'I Hammasi ma'lumotlarga bog'liq. Genomik, proteomik, metabolik ma'lumotlar, klinik sinov
SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 4 I ISSUE 3 I 2023 _ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=22257
ma'lumotlari, tasvirlash ma'lumotlari, elektron sog'liqni saqlash yozuvlari va taqiladigan, o'z-o'zini kuzatish ma'lumotlari, Google qidiruv ma'lumotlari, kredit tarixi, geolokatsiya va aholining xatti-harakatlari haqida ma'lumot haqida o'ylang. "Ma'lumotlar to'plami juda katta - biz terabaytlar haqida gapirayapmiz", deydi Tjian. — Stolda o'tirganlar buni tahlil qila olmaydi. Lekin bu texnologiya kompaniyalari yaxshi narsadir. Ular ma'lumotlarni xarajat va vaqtni tejaydigan tarzda qo'lga kiritish, boshqarish, saralash, integratsiya qilish va tahlil qilish qobiliyatiga ega. Monk qo'shimcha qiladi: "An'anaviy sog'liqni saqlash va farmatsevtika kompaniyalari buni mustaqil ravishda qila olmaydi. Ularda tajriba, iste'dod yoki tashkiliy biznes modeli tuzilmasi yo'q. Aksariyat texnologiya kompaniyalari katta ma'lumotlarni imkoniyat sifatida ko'rishadi.
Microsoft olimlarining yaqinda o'tkazgan tadqiqoti kompyuter fanini biologiyada qo'llashning innovatsion xususiyatini ko'rsatadi. Ular Microsoft-ning Bing qidiruv tizimida so'nggi paytlarda oshqozon osti bezi saratoni tashxisi bilan bog'liq millionlab anonim qidiruvlarni ko'rib chiqdilar va keyin kasallikning dastlabki belgilari bilan bog'liq bo'lishi mumkin bo'lgan qidiruvlarni aniqlash uchun o'z vaqtida raqamli izlarni kuzatib borishdi. Olimlarning ta'kidlashicha, mukammal bo'lmasa-da, ular erta qidiruv faoliyatiga asoslangan tashxislarning 5-15 foizini taxmin qilishlari mumkin. Xuddi shunday, IBM kompaniyasining Watson 23 million ilmiy adabiyotning tezislarini tahlil qilib, saraton oqsili p53 bo'yicha 70 000 ta maqola topdi. Superkompyuterning kuchidan foydalangan holda, p53 faolligiga ta'sir qiluvchi oltita potentsial oqsil yangi tadqiqotlar uchun maqsad sifatida aniqlandi. Jarayon bir necha hafta davom etdi. Bizni sog'liqni saqlash, jamiyat va sanoatni o'zgartiradigan juda ko'p qiziqarli o'zgarishlar kutmoqda Ijodkorlik, texnologiya va kompyuter nou-xausi va katta ma'lumotlarni sindirish qobiliyatidan tashqari, texnologiya gigantlari ham yangi tadqiqotlarni moliyalashtirish uchun katta moliyaviy zaxiralarga ega bo'lganligi sababli, hayot faniga o'tish uchun yaxshi pozitsiyaga ega. Madaniy jihatdan, ular ko'pincha tadqiqotchilarga farmatsevtika va akademik hamkasblariga qaraganda ko'proq erkinlik berishadi. "Biz biologiya va kompyuter fanining o'zaro ta'siri dori-darmonlarni kashf qilish yo'limizni o'zgartirishiga va aniq tibbiyot kun tartibini ilgari surishiga qat'iy ishonamiz", deydi Tim Guilliams, Healx, kompyuter fanidan litsenziya olish uchun foydalanadigan boshlang'ich texnologiya kompaniyasining bosh direktori. dorilar va ularning noyob kasalliklarni davolash sifatidagi imkoniyatlarini o'rganing.
Lekin bu haqiqat bo'lish uchun juda yaxshi eshitiladimi? Ushbu texnologiya gigantlari haqiqatan ham kasallikni davolay oladimi? Tjian hisoblash biologiyasi haqidagi ritorika haddan tashqari oshirib yuborilganiga rozi. "Kompyuterlar biz qilishimiz kerak bo'lgan barcha boshqa narsalarni o'rnini bosa olmaydi", deydi u. 'Biz hayvonlardan boshqa [tadqiqot modeli sifatida] foydalanmaymiz degan fikr; Bu
SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 4 I ISSUE 3 I 2023 _ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=222ff7
shunchaki shov-shuv». Ammo uning ta'kidlashicha, hisoblash vositalari tobora ko'proq qo'llaniladi va bu biologiya va informatikaning ikki madaniyatini moslashtirishga majbur qiladi. "Kompyuter fanlari biz foydalanishimiz mumkin bo'lgan ko'plab vositalardan biridir", deydi u. "Bu bizning barcha muammolarimizni hal qilmaydi, lekin bu juda foydali bo'ladi."
Bu IBM kompaniyasining O'Donnell tomonidan aks ettirilgan. "Texnologiya juda ko'p va'da beradi, lekin u hech qachon bemorni parvarish qilish va kasalliklarni davolashning insoniy komponentini almashtirmaydi. Aksincha, texnologiya klinisyenlar va tadqiqotchilarning ishini kuchaytirish va yaxshilash uchun mo'ljallangan. Birmingem universiteti qoshidagi Hisoblash biologiyasi markazi direktori Jan-Batist Kazier buni boshqacha ta'kidlaydi: "Kompyuterlar kasallikni davolay olmaydi, lekin buning uchun ular zarurdir".
Shu ma'noda, o'z bilim va ko'nikmalarini baham ko'rishda texnologiya gigantlarining o'rni aniq. Dublin Universitet kollejining Irlandiya tizimi biologiyasi direktori Valter Kolchning fikricha, texnologiya kompaniyalari kelajakda dori vositalarini kashf etuvchi firmalar bo'lish uchun "jiddiy da'vogar" bo'lishi mumkin. Biroq, uning ta'kidlashicha, ularning asosiy ta'siri giyohvand moddalarni qayta ishlash, klinik sinovlarni jalb qilish va turmush tarzini o'zgartirish va monitoring orqali kasalliklarning oldini olishda bo'ladi. Britaniya farmatsevtika sanoati assotsiatsiyasining sog'liqni saqlash ma'lumotlari va natijalari bo'yicha rahbari Shahid Hanifning fikricha, farmatsevtika kompaniyalari dori-darmonlarni topish va ishlab chiqishda asosiy ishtirokchilar bo'lib qolaveradi, biroq texnologik firmalar jarayonni tezlashtirish uchun hamkorlik va o'zaro o'rganish uchun ajoyib imkoniyatni taqdim etishini qo'shimcha qiladi. dori vositalarini rivojlantirish.
Xulosa qilib shuni aytish kerakki, BIG DATA ni tibbiyotga qo'llash kelajakda insonlar sog'ligini saqlashda juda ham katta rol o'ynashi muhim bo'lib qoladi.
ADABIYOTLAR
1. Mamasidiqova, I., Husanova, O., Madaminova, A., & Tojimamatov, I. (2023). DATA MINING TEXNALOGIYALARI METODLARI VA BOSQICHLARI HAMDA DATA SCIENCE JARAYONLAR. Центральноазиатский журнал образования и инноваций, 2(3 Part 2), 18-21.
2. Tojimamatov, I. N., Mamalatipov, O. M., & Karimova, N. A. (2022). SUN'IY NEYRON TARMOQLARINI O 'QITISH USULLARI. Oriental renaissance: Innovative, educational, natural and social sciences, 2(12), 191-203.
3. Nurmamatovich, T. I. (2021). RAQAMLI IQTISODIYOTNING GLOBALLASHUV JARAYONIDA IQTISOD TARMOQLARIDA QO'LLANILISHINING ASOSIY
SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 4 I ISSUE 3 I 2023 _ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=222ff7
YO'NALISHLARI. Н34 Наука и инновации в XXI веке: Материалы Международной, 291.
4. Tuychievich, B. M., & Nurmamatovich, T. I. (2021). ЖАМИЯТДА РА^АМЛИ И^ТИСОДМЁТ. Н34 Наука и инновации в XXI веке: Материалы Международной, 189.
5. Kizi, A. Z. I., & Nurmamatovich, T. I. (2021). ZAMONAVIY DASTURLASH FANINI O'QITISHDA PYTHON DASTURLASH VOSITALARI YORDAMIDA AMALIY DASTURLAR YARATISHNING AHAMIYATI. Н34 Наука и инновации в XXI веке: Материалы Международной, 264.
6. Tojimamatov, I. N., Mamalatipov, O. M., & Karimova, N. A. (2022). SUN'IY NEYRON TARMOQLARINI O 'QITISH USULLARI.
7. Usmonov, B., Rakhimov, Q., & Akhmedov, A. (2023, March). The problem of takeoff and landing of a hereditarily deformable aircraft in a turbulent atmosphere. In AIP Conference Proceedings (Vol. 2612, No. 1, p. 060015). AIP Publishing LLC.
8. Усмонов, Б. Ш., & Рахимов, К. О. (2020). Построение математической модели в прямой и вариационной постановке задачи изгибно-крутильного колебания наследственно-деформируемого крыла самолета. Проблемы вычислительной и прикладной математики, (5), 108-119.
9. УСМОНОВ, Б., & РАХИМОВ, К. ПРОБЛЕМЫ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ И ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ. ПРОБЛЕМЫ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ И ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ Учредители: Научно-инновационный центр информационно-коммуникационных технологий, (4), 50-59.
10. Usmonov, В., & Rakhimov, Q. (2019). Vibration analysis of airfoil on hereditary deformable suspensions. In E3S Web of Conferences (Vol. 97, p. 06006). EDP Sciences.
11. L. Rao, "TechCrunch is part of the yahoo family of brands," Techcrunch.com, 2010. [Online]. Available: https: //techcrunch.com/2010/09/17/twitter-seeing-6-billion-api-calls-per-day-70k-per-second/ ( Accessed : 12 December 2021).
12. S. Mittal and O. Sangwan, "Big data analytics using machine learning techniques," in 9th Int. Conf. on Cloud Computing, Data Science & Engineering (Confluence), Amity University, India, 2019.
13. R. Bhatnagar, A. Hassanien, M. Tolba, M. Elhoseny and M. Mostafa, "Machine learning and big data processing: A technological perspective and review," The International Conference on Advanced Machine Learning Technologies and Applications, Advances in Intelligent Systems and Computing, Springer, Cham, vol. 723, pp. 468-478, 2018.
