BRAUZERGA ASOSLANGAN SUN’IY INTELLEKT: WEB TEXNOLOGIYALARIDA MASHINAVIY O‘QITISH ALGORITMLARINING EVOLYUTSIYASI VA ULARNING DASTURCHILAR SAMARADORLIGIGA TA’SIRI

Авторы

  • Sodikova Nigora Toshkent amaliy fanlar universiteti, katta o’qituvchi Автор
  • Zuxriddinov Ozodbek TAFU, Axborot texnologiyalari fakulteti DI-25-45 guruhi talabasi Автор
  • Ishkuvatov Azizbek TAFU, Axborot texnologiyalari fakulteti AX-25-43 guruhi talabasi Автор

DOI:

https://doi.org/10.65164/rz20w887

Ключевые слова:

sun’iy intellekt, machine learning, neyron tarmoqlar, JavaScript, TensorFlow.js, WebGPU, algoritm optimallashtirish, web-samaradorlik

Аннотация

Ushbu tadqiqot zamonaviy web-texnologiyalarda sun’iy intellekt
algoritmlarining integratsiyasini va brauzer asosidagi machine learning yechimlarining rivojlanishini
tahlil qiladi. Tadqiqot 2011–2025 yillar oralig‘ini qamrab olib, uch asosiy bosqichni ajratadi: serverga
bog‘liq tizimlardan TensorFlow.js orqali brauzerda ishlashga o‘tish, WebGL dan WebGPU ga o‘tish
natijasida samaradorlikning sezilarli oshishi hamda oflayn ishlovchi katta til modellari paydo bo‘lishi.
JavaScript asosidagi neyron tarmoqlar va algoritmlar samaradorligi o‘rganilgan. Eksperimentlar AI
vositalari dasturchilar ish unumdorligini sezilarli oshirishini ko‘rsatdi. Tadqiqot natijalari web-AI
texnologiyalari orqali server xarajatlarini kamaytirish va foydalanuvchi maxfiyligini ta’minlash
imkoniyatlarini tasdiqlaydi.

Библиографические ссылки

[1]. Cormen T.H., Leiserson C.E., Rivest R.L., Stein C. Introduction to Algorithms. — Cambridge:

MIT Press, 2022, 1312 b.

[2]. Aho A.V., Hopcroft J.E. Data Structures and Algorithms. — New Jersey: Bell Laboratories,

1983, 427 b.

[3]. Sutton R.S., Barto A.G. Reinforcement Learning: An Introduction. — Cambridge: MIT Press,

2018, 548 b.

[4]. Yusupov O.R., Ximmatov I.Q., Eshonqulov E.Sh. Algoritmlar va ma'lumotlar strukturalari. —

T.: Informatika va texnologiyalar, 2021, 210 b.

[5]. Think with Google. Mobile Page Speed: New Industry Benchmarks. — Google Research, 2023.

https://business.google.com/ca-en/think/marketing-strategies/mobile-page-speed-newindustry-

benchmarks/

[6]. Peng S., Kalliamvakou E., Cihon P., Demirer M. The Impact of AI on Developer Productivity:

Evidence from GitHub Copilot. — arXiv:2302.06590, 2023, 19 b.

https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/the-impact-of-ai-on-developerproductivity-

evidence-from-github-copilot/

[7]. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining “Sun’iy intellekt texnologiyalarini rivojlantirish

strategiyasi” to‘g‘risidagi qarori. –2023, Toshkent.

[8]. Ziyoviddinovna M. Z., Irgashevna S. N. Adaptiv o ‘quv tizimlarida sun’iy intellektning roli:

personalizatsiya va natijalar //Eurasian Journal of Academic Research. – 2024. – Т. 4. – №. 12

(Special issue 2). – С. 44-48.

[9]. Zilola Muxtorova, N. S. Using artificial intelligence technologies and software to increase the

professional competence of students in the context of digitalization . –2025, News of the

NUUz, 1(1.2.1), 171-173. https://doi.org/10.69617/nuuz.v1i1.2.1.6715

Опубликован

2026-04-14