W miar? jak instytucje finansowe na calym ?wiecie d??? do osi?gni?cia gospodarki bezgotówkowej poprzez zwi?kszenie sily nabywczej obywateli i zmniejszenie wysokich kosztów obslugi pieni?dza, korzystanie z kart kredytowych staje si? niezb?dne do osi?gni?cia tego celu. W zwi?zku z tym, wraz z nowym d??eniem do gospodarki bezgotówkowej, nast?pi znaczny wzrost wykorzystania kart kredytowych, a tak?e zwi?zanych z nimi oszustw. Niniejsza praca stanowi proaktywny ?rodek wykrywania oszustw zwi?zanych z kartami kredytowymi. W badaniu przedstawiono model oparty na hierarchicznej pami?ci czasowej, który mo?e wykrywac nieuczciwe transakcje dokonywane przy u?yciu kart kredytowych. Do stworzenia modelu wykrywania oszustw zwi?zanych z kartami kredytowymi zastosowano nowatorskie podej?cie w uczeniu maszynowym, znane jako algorytm uczenia korowego. Algorytm dzialal na danych dotycz?cych kart kredytowych uzyskanych z repozytorium UCI, przeksztalcal dane o du?ej g?sto?ci do postaci rzadkiej, a nast?pnie wykorzystywal swoje kolumny uczenia si? do rozpoznawania wzorców przestrzennych. W pracy zastosowano metodologi? obiektowej analizy i projektowania, a jej wdro?enie odbylo si? przy u?yciu j?zyka programowania Java. Powstaly model przeprowadzil uczenie si? online i osi?gn?l wysoki procent dokladno?ci.