EXPLAINABLE AI (XAI) ASOSIDA ILMIY NATIJALARNING ISHONCHLILIGINI TA’MINLASH (Universal xalqaro ilmiy jurnal, 2026)
Ushbu maqolada Explainable AI (XAI) texnologiyalarining tabiiy va aniqfanlarda ilmiy natijalarni tahlil qilish va ularning ishonchliligini oshirishdagi roli o‘rganildi.Tadqiqotda LIME va SHAP kabi zamonaviy XAI metodlari qo‘llanilib, modellar natijalariningshaffofligi, xatoliklar darajasi va ekspert baholari bilan mosligi tahlil qilindi. Natijalar shuniko‘rsatdiki, XAI metodlari modellarni 23–30% ga yuqori ishonchlilik bilan ishlashini ta’minlaydi,noto‘g‘ri qarorlar sonini kamaytiradi va ilmiy izlanishlarda ishonch muhitini mustahkamlaydi.Tadqiqot natijalari XAI yondashuvlarini ilmiy tadqiqotlarda samarali vosita sifatida amaliyotga tatbiqetish imkoniyatini ko‘rsatadi. Kelajakda XAI asosida avtomatlashtirilgan ilmiy platformalarni ishlabchiqish ilmiy va amaliy jihatdan dolzarb vazifa hisoblanadi
Keywords: Explainable AI; XAI; LIME