GENERATIV SUN’IY INTELLEKT ASOSIDA IQTISODIY PROGNOZLASH MODELLARINI TAKOMILLASHTIRISH

Abstract

Mazkur maqolada generativ sun’iy intellekt (SI) texnologiyalari asosida iqtisodiy prognozlash modellarini takomillashtirish imkoniyatlari tahlil qilingan. An’anaviy ekonometrik usullar (ARIMA, VAR) va klassik mashinali o‘qitish modellarining cheklovlari ko‘rib chiqilib, generativ SIning to‘rt asosiy yo‘nalishi — asos vaqtli qatorlar modellari (TimeGPT, Chronos, TimesFM), katta til modellari (LLM), generativ modellar (GAN, VAE, diffuziya) va gibrid yondashuvlar — tizimlashtirilgan. Tadqiqotda generativ SI bilan boyitilgan prognozlash tizimining konseptual arxitekturasi ishlab chiqilgan hamda baholashning matematik apparati (xatolik mezonlari, e’tibor mexanizmi, GAN va VAE maqsad funksiyalari, kvantil yo‘qotish, CRPS) keltirilgan. Generativ SIning asosiy ustunliklari — nol-zarbali (zero-shot) prognozlash, ko‘p modallik (raqamli va matnli ma’lumotlarni birlashtirish), kam ma’lumotli muhitlar uchun sintetik ma’lumot generatsiyasi va noaniqlikni ehtimollik ko‘rinishida baholash sifatida asoslangan. Illyustrativ model an’anaviy usullarga nisbatan prognoz xatoligini sezilarli kamaytirish mumkinligini ko‘rsatadi. Natijalar O‘zbekiston kabi rivojlanayotgan iqtisodiyotlar uchun bu texnologiyalarning ahamiyatini ta’kidlaydi.