(untitled) (Marketing Jurnali, 2026)
Ushbu ilmiy maqolada farmatsevtika bozorida talab va taklifni prognozlashda sunʼiy intellekt (SI) algoritmlaridan foydalanish masalalari tadqiq etilgan. Maqsad: farmatsevtika sohasida SI asosidagi prognozlash modellarini qiyosiy tahlil qilish va Oʻzbekiston farmatsevtika bozori uchun eng samarali algoritmni aniqlash. Metodologiya: mashinali oʻqitish (ML) algoritmlari – LSTM, Random Forest, XGBoost, Prophet – 2018–2024 yillar uchun Oʻzbekiston farmatsevtika bozori maʼlumotlari asosida sinab koʻrildi. RMSE, MAE va MAPE koʻrsatkichlari asosida algoritmlar qiyosiy baholandi. Natijalar: LSTM neyron tarmogʻi eng yuqori aniqlikni koʻrsatdi (MAPE=4.2%), XGBoost esa tezligi va talqin qilish qulayligi bilan ajralib turdi. Xulosa: Gibrid SI-modellari (LSTM+XGBoost) Oʻzbekiston farmatsevtika bozorida talab-taklifni real vaqtda prognozlash uchun optimal yechim hisoblanadi.