Lumiste, Kaur, juhendajaPuusalu, KerdoTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondTartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut2023-09-012023-09-012022https://hdl.handle.net/10062/91959Magistritöö sisaldab endas meetodit rahapesukahtlusega tehingute tuvastamiseks, kasutades varjatud Markovi mudelit ja DBSCAN (Density-based spatial clustering of applications with noise) juhendamata masinõppealgoritmi. Töö eesmärgiks on asendada praktikas laialdaselt levinud reeglipõhiste rahapesu monitooringusüsteemide aluseks olevad kontroll-laused juhendamata masinõppealgoritmi DBSCAN klastritega. Leitud klastreid kasutatakse käesoleva töö raames rahapesu riskiskoorina, mis on varjatud Markovi mudeli vaadeldavaks kihiks.estopenAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalRahapesuvarjatud Markovi mudel (HMM)DBSCANreeglipõhine rahapesu monitooringusüsteemmagistritöödinformaatikainfotehnoloogiainformaticsinfotechnologyThesis