KATTA HAJMDAGI BANK TRANZAKSIYALARINI TEZKOR BASHORAT QILISHDA SUN’IY INTELLEKT ALGORITMLARINING QO‘LLANILISHI

Authors

  • G‘aniyeva Mashhura Sobir qizi Author

Keywords:

sun’iy intellekt, bank tranzaksiyalari, mashinaviy o‘rganish, Random Forest, SMOTE, F1-Score, kiberxavfsizlik.

Abstract

Bank-moliya 
tizimida 
raqamli 
transformatsiya 
jarayonlarining jadallashuvi tranzaksiyalar xavfsizligini ta’minlashda 
intellektual tahlil usullarini talab etmoqda. Mazkur tadqiqotda bank 
tranzaksiyalarini real vaqt rejimida bashorat qilish va anomaliyalarni 
aniqlashda Random Forest algoritmining samaradorligi o‘rganilgan. Tadqiqot 
obyekti sifatida Kaggle repozitoriysidagi 284,800 dan ortiq tranzaksion 
ma’lumotlar to‘plami olindi. Metodologik asos sifatida ma’lumotlarni 
o‘lchovsizlantirish (StandardScaler) va sinflar nomutanosibligini SMOTE 
algoritmi yordamida bartaraf etish usullari qo‘llanildi. Tadqiqot natijalari 
shuni ko‘rsatdiki, taklif etilgan model firibgarlik tranzaksiyalarini aniqlashda 
0.87 F1-Score ko‘rsatkichiga erishib, an’anaviy statistik usullardan 18-20% 
yuqori samaradorlik namoyon etdi.

Downloads

Published

2025-12-27

Issue

Vol. 2 No. 1 (2025): Vol. 2 No. 1 (2025): KELAJAK SARI YANGI O’ZBEKISTON: ILM-FAN, TEXNOLOGIYA VA TA’LIM

Section

Articles

How to Cite

KATTA HAJMDAGI BANK TRANZAKSIYALARINI TEZKOR BASHORAT QILISHDA SUN’IY INTELLEKT ALGORITMLARINING QO‘LLANILISHI. (2025). KELAJAK SARI YANGI O’ZBEKISTON: ILM-FAN, TEXNOLOGIYA VA TA’LIM, 2(1), 243-246. http://journalss.org/index.php/ks/article/view/13309