Chuqur o‘rganishga asoslangan moliyaviy firibgarlikni aniqlash uchun yondashuvlar

Normamatov , Xayriddin

Яшил иқтисодиёт ва тараққиёт · 2025-yil

Annotatsiya

Moliyaviy firibgarlikni aniqlash bugungi kunda dolzarb va murakkab masalalardan biri bo‘lib, moliyaviyinstitutlar uchun sezilarli darajada moliyaviy yo‘qotishlarga olib kelmoqda. An’anaviy aniqlash usullari ko‘p vaqt va resurstalab qilgani sababli, real vaqt rejimida ishlovchi avtomatlashtirilgan yondashuvlarga ehtiyoj ortmoqda. Ushbu maqoladachuqur o‘rganish asosidagi metodologiya asosida firibgarlikni aniqlash masalasi ko‘rib chiqiladi. Taklif etilgan yondashuvdakonvolyutsion (CNN) va takrorlovchi (LSTM) neyron tarmoqlari asosida kam xususiyatli, ammo yuqori aniqlikdagi modellaryaratiladi. Shuningdek, nomutanosiblik muammosini bartaraf etishda Autoencoder asosidagi ortiqcha namunalash usulitaklif etiladi va SMOTE usuli bilan solishtiriladi. Tajriba natijalari CNN va LSTM modellarining LightGBM modeliga nisbatansamaradorligini ko‘rsatdi. Ikki xil real ma’lumotlar to‘plamida o‘tkazilgan tajribalar natijalari taklif etilgan yondashuvningbarqaror va ishonchli ekanligini tasdiqlaydi

Maqola ma’lumotlari
MualliflarNormamatov , Xayriddin
JurnalЯшил иқтисодиёт ва тараққиёт
Nashr sanasi2025-07-01
Jild3
TilO‘zbek
DOI10.5281/zenodo.17606443

Kalit so‘zlar

chuqur o‘rganish, moliyaviy firibgarlik, anomal yozuvlar, autoencoder, LSTM, Bi-LSTM, GAN, VAE, grafik neyron tarmoqlar, GNN, mashina o‘rganish, firibgarlikni aniqlash, real-vaqt monitoring, moliyaviy tranzaktsiyalar, neyron tarmoqlar.

Ilmiy soha

Яшил иқтисодиёт ва тараққиёт jurnalidan boshqa maqolalar

Яшил иқтисодиёт ва тараққиёт — barcha maqolalar