Ushbu maqola mashinali o‘qitish algoritmlari asosida tibbiy tasvirlarni aniqlash usullariga bag‘ishlangan. Bundan tashqari maqolada tibbiy tasvirlar, tasvirlarni mashinali o‘qitish algoritmlarining segmentatsiya, klassifikatsiya va chuqur o‘qitish usullari ko‘rib chiqilgan. Shuningdek, nazoratli o‘qitish usuli asosida zararlangan hududni aniqlash muammosi ko‘rib chiqilgan.

В данной статье рассматриваются методы кластеризации для анализа потребительского поведения в цифровом маркетинге. Кластеризация позволяет сегментировать клиентов на основе их характеристик и предпочтений, что способствует повышению точности и эффективности маркетинговых кампаний. Основное внимание уделено методам K-средних, иерархической кластеризации и DBSCAN, их преимуществам и недостаткам, а также применению в анализе данных из цифровых каналов для улучшения персонализации и прогнозирования поведения клиентов. В статье также приведены примеры успешного применения кластеризации в маркетинговых кампаниях крупных компаний, таких как Amazon и Netflix. Исследование подчеркивает важность кластеризации в условиях цифровой экономики, помогая компаниям адаптировать свои маркетинговые стратегии для повышения конверсий и удовлетворенности клиентов.

Tilshunoslikda yangi stilistik birliklarning izlanishi parselatsiyaning muhim hodisa sifatida belgilanishiga olib keldi. Segmentatsiya yoki parchalanish deb ham ataladigan parcellation urg'u yaratish, ritmni kuchaytirish va o'ziga xos stilistik effektlarga erishish uchun jumlalarni kichikroq, ko'pincha ajratilgan qismlarga ajratishni o'z ichiga oladi. Ushbu uslub adabiyotning turli shakllarida, ommaviy axborot vositalarida va kundalik muloqotda tobora keng tarqalgan bo'lib, rivojlanayotgan lingvistik tendentsiyalarni aks ettiradi.

Tilshunoslikda yangi stilistik birliklarning izlanishi parselatsiyaning muhim hodisa sifatida belgilanishiga olib keldi. Segmentatsiya yoki parchalanish deb ham ataladigan parcellation urg'u yaratish, ritmni kuchaytirish va o'ziga xos stilistik effektlarga erishish uchun jumlalarni kichikroq, ko'pincha ajratilgan qismlarga ajratishni o'z ichiga oladi. Ushbu uslub adabiyotning turli shakllarida, ommaviy axborot vositalarida va kundalik muloqotda tobora keng tarqalgan bo'lib, rivojlanayotgan lingvistik tendentsiyalarni aks ettiradi.

Zаmоnаviy shаrоitdа tоvаrlаr yоki xizmаtlаrni ilgаri surish uchun kоmpаniyаlаr bоzоrni sеgmеntlаrgа аjrаtishlаri kеrаk. Istе’mоlchilаrning оʻz vаqtidа vа puxtа оʻylаngаn sеgmеntаtsiyаsi rаqоbаtchilаrdаn оldingа оʻtish vа еng yuqоri sаmаrаdоrlikkа еrishish imkоnini bеrаdi. Buni mаrkеtоlоglаr hаm, kоmpаniyа rаhbаrlаri hаm unutmаsliklаri kеrаk.

Ushbu maqolada U-NET arxitekturasi va konvolyutsiya tarmog‘iga asoslangan bachadon tasvirlarini segmentatsiyalash orqali miomani aniqlash jarayoni ko‘rib chiqilgan. Mashinali o‘qitishning chuqur konvolyutsiya tarmoqlari keng imkoniyatlarni bermoqda. Ushbu texnologiyalar tibbiy tasvirlarni tahlil qilish uchun avtomatlashtirilgan tizimlarni yaratishga imkon bermoqda. Kasallikdan zararlangan inson talani a’zolarini tahlil qilish uchun mashinali o‘qitishning chuqur konvolyutsiya tarmoqlari keng qo‘llanilmoqda.