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텐서플로 2로 배우는 금융 머신러닝 : 텐서플로와 Scikit-learn으로 금융 경제에 접목하는 인공지능
에이콘 데이터 과학 시리즈1 ㅣ 이사야 헐, 이병욱 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Machine Learning for Economics and Finance in Tensorflow 2
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  • 발행일
2021년 12월 23일
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344page/187*235*26/816g
  • ISBN
9791161755892/1161755896
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  • TensorFlow와 sklearn을 사용해 금융이나 경제 맥락에 인공지능을 접목하는 방법론을 설명한다. 먼저 경제학이 추구하는 지향점과 머신러닝의 특징과 장점을 비교해 같은 점과 다른 점을 분석한 다음 양 측면에서 어떻게 활용할 수 있는지를 방대한 참고문헌과 함께 설명한다. 기초적인 회귀에서 출발해 결정 트리와 랜덤 포레스트를 살펴보고 이미지 처리와 자연어 처리가 금융 맥락에서 어떻게 활발하게 활용되고 있는지 설명한다. 특히 자연어 처리 부분이 금융 맥락과 접목되는 지점은 다양한 실습과 예제를 통해 손쉽게 이해하도록 돕는다. 금융 데이터의 특징인 시계열 데이터는 RNN과 LSTM를 활용해 설명한다. 또한 생성적 모델을 적용하는 방법과 이론적 모델 부분도 다룬다. 각 장은 모두 예제와 코드를 지원하며 이를 통해 각 상황을 스스로 학습하고 판단할 기초를 제공한다. 책에서 제공하는 방대한 참고문헌은 금융 맥락에서 인공지능을 접목하려던 수많은 학자의 발자취를 살펴볼 귀중한 자료다.
  • ◆ TensorFlow 2로 머신러닝 모델을 정의, 훈련, 평가하는 방법 ◆ 딥러닝, 자연어 처리 등의 머신러닝 기반 개념을 경제와 금융에 적용하는 방법 ◆ 경제의 이론 모델 해결 방법 1장, 'TensorFlow 2'에서는 TensorFlow 2를 소개하고 경제와 금융에서 어떻게 사용할 수 있는지 설명한 다음 2장 이후 자료를 이해하는 데 필요한 예비 사항을 설명한다. 2장, '머신러닝과 경제학'에서는 머신러닝의 요소를 경제와 금융에 도입하는 데 유리한 작업을 살펴본다. 3장, '회귀'는 회귀에 대한 더 광범위한 계량경제학 정의를 채택하지만 머신러닝에 일반적으로 적용되는 방법을 소개한다. 4장, '트리'에서는 라이브러리를 살펴보고 알래스카주에 대한 HMDA 데이터에 트리 기반 모델을 적용해 훈련한다. 5장, '이미지 분류'에서는 이미지 데이터 관련 광범위한 개요를 제공하고 경제와 금융 분야에서의 잠재적 사용을 알아본다. 6장, '텍스트 데이터'에서는 경제와 금융 맥락에서 텍스트를 준비해 적용하는 방법을 설명한다. 7장, '시계열'은 시계열 예측에서 머신러닝의 가치를 설명한다. 8장, '차원 축소'에서는 머신러닝과 경제학 모두에서 사용되는 두 가지 기법인 PCA와 부분 최소 제곱을 간략히 설명한다. 9장, '생성적 모델'에서는 GDP 성장 데이터로 VAE를 훈련해 유사한 시계열을 생성할 수 있다. [옮긴이의 말] 인과 관계에 집중하는 경제나 금융은 예측이나 분류에 집중된 것으로 보이는 머신러닝 기법과 잘 안 맞아 보일 수도 있다. 저자는 경제와 금융에 전통적 머신러닝과 딥러닝을 접목하기 위해 수많은 학자의 연구를 범주별로 설명해준다. 저자가 추천하는 참고문헌만 따라가면 연구가 이뤄지는 맥락, 성공적인 분야, 개선이 더 많이 필요한 부분을 알 수 있다. 많은 예제를 TensorFlow와 sklearn을 사용해 시연하며 이를 통해 주요 머신러닝, 딥러닝 기법이 경제와 금융에 접목되는 것을 직접 실습해볼 수 있다. 경제나 금융 분야에 인공지능을 접목하고 싶다면 가장 먼저 읽어야 할 필독서다. 전체 개요는 물론 방대한 참고문헌은 이 분야 선구자의 노력을 가장 손쉽게 습득할 수 있는 출발점이 될 것이다.
  • 1장. TensorFlow 2 __TensorFlow 설치하기 __TensorFlow 2의 변경 사항 __경제와 금융을 위한 TensorFlow ____머신러닝 ____이론적 모델 __텐서 소개 __TensorFlow의 선형 대수와 미적분 ____상수와 변수 ____선형 대수 ____브로드캐스팅 ____미적분 __TensorFlow에서 사용할 데이터 로딩 __요약 __참고문헌 2장. 머신러닝과 경제학 __빅데이터: 계량경제학을 위한 새로운 트릭 __예측 정책 문제 __머신러닝: 응용 계량경제학 접근 __경제학에 대한 머신러닝의 영향 ____머신러닝과 전통적 계량경제의 방법 ____기성 ML 루틴 ____정책 분석 ____활발한 연구 및 예측 __경제학자가 알아야 할 머신러닝 방법 __텍스트 데이터 ____텍스트를 데이터로 표현하기 ____통계적 방법 ____응용 __거시경제 예측에서의 머신러닝의 유용성 __요약 __참고문헌 3장. 회귀 __선형 회귀 ____개요 ____최소 제곱법 ____최소 절대 편차 ____기타 손실함수 __부분 선형 모델 __비선형 회귀 __로지스틱 회귀 __손실함수 ____이산 종속변수 ____연속 종속변수 __최적화 프로그램 ____확률적 그래디언트 하강법 ____최신 최적화 도구 __요약 __참고문헌 4장. 트리 __의사결정 트리 ____개요 ____...
  • 이사야 헐 [저]
  • 스웨덴 중앙은행 연구부서의 선임 경제학자다. 보스턴대학교에서 경제학 박사학위를 받았으며 계산경제학, 머신러닝, 거시금융, 핀테크 연구를 수행 중이다. 또한 Python의 TensorFlow 소개를 포함해 데이터캠프(DataCamp) 플랫폼 과정을 가르치고 있으며 경제학 분야에 양자 컴퓨팅과 양자 화폐(Quantum money) 도입을 위한 학제간 연구 프로젝트를 진행 중이다.
  • 이병욱 [저]
  • 서울과학종합대학원 디지털금융 주임교수와 한국금융연수원 겸임교수를 맡고 있으며, 인공지능연구원(AIRI)의 부사장으로도 재직 중이다. 한국과학기술원 KAIST 전산학과 계산 이론 연구실에서 공부하고 공학을 전공한 금융 전문가로, 세계 최초의 핸드헬드-PC(Handheld-PC) 개발에 참여해 한글 윈도우 CE1.0과 2.0을 미국 마이크로소프트 본사에서 공동 개발했다. 1999년에는 전 보험사 보험료 실시간 비교 서비스를 제공하는 핀테크 전문회사 ㈜보험넷을 창업해 업계에 큰 반향을 불러일으켰다. 이후 삼성생명을 비롯한 생명 보험사 및 손해 보험사에서 CMO(마케팅총괄 상무), CSMO(영업 및 마케팅 총괄 전무) 등을 역임하면서 혁신적인 상품과 서비스를 개발, 총괄했다. 세계 최초로 파생상품인 ELS를 기초 자산으로 한 변액 보험을 개발해 단일 보험 상품으로 5천억 원 이상 판매되는 돌풍을 일으켰고, 매일 분산 투자하는 일 분산 투자(daily Averaging) 변액 보험을 세계 최초로 개발해 상품 판매 독점권을 획득했다. 인공지능 연구원에서 머신러닝 기반의 금융 솔루션 개발에 관련된 다양한 활동을 하고 있으며, 금융위원회, 금융정보분석원 등에 다양한 자문을 하고 있다. 저서로는 『비트코인과 블록체인, 가상자산의 실체 2/e』(에이콘, 2020)과 대한민국학술원이 2019 교육부 우수학술도서로 선정한 『블록체인 해설서』(에이콘, 2019), 한국금융연수원의 핀테크 전문 교재인 『헬로, 핀테크!』(공저,2020), 『헬로, 핀테크!: 핀테크 기반기술』(공저, 2021)이 있다. 한국금융연수원, 패스트 캠퍼스 등에서 인공지능, 디지털 트랜스포메이션, 블록체인에 관한 다양한 동영상 강연을 제공하고 있으며, MBC 100분 토론, MBC 스트레이트, KBS, SBS, SBS Biz, TBS, CBS 등에 출연해 가상자산과 디지털 금융에 관한 다양한 정보를 제공한 바 있다.
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