FARMATSEVTIKA BOZORIDA TALAB VA TAKLIFNIPROGNOZLASHDA SUNʼIY INTELLEKT ALGORITMLARIDANFOYDALANISH (Журнал «Маркетинг», 2026)
Ushbu ilmiy maqolada farmatsevtika bozorida talab va taklifni prognozlashdasunʼiy intellekt (SI) algoritmlaridan foydalanish masalalari tadqiq etilgan. Maqsad:farmatsevtika sohasida SI asosidagi prognozlash modellarini qiyosiy tahlil qilish vaOʻzbekiston farmatsevtika bozori uchun eng samarali algoritmni aniqlash.Metodologiya: mashinali oʻqitish (ML) algoritmlari – LSTM, Random Forest,XGBoost, Prophet – 2018–2024 yillar uchun Oʻzbekiston farmatsevtika bozorimaʼlumotlari asosida sinab koʻrildi. RMSE, MAE va MAPE koʻrsatkichlari asosidaalgoritmlar qiyosiy baholandi. Natijalar: LSTM neyron tarmogʻi eng yuqori aniqliknikoʻrsatdi (MAPE=4.2%), XGBoost esa tezligi va talqin qilish qulayligi bilan ajralibturdi. Xulosa: Gibrid SI-modellari (LSTM+XGBoost) Oʻzbekiston farmatsevtikabozorida talab-taklifni real vaqtda prognozlash uchun optimal yechim hisoblanadi.