금융 전략을 위한 머신러닝: 19가지 사례를 통해 익히는 금융 전략, 머신러닝, 데이터 과학

프레임워크

Part

I

1

부에서는 금융 분야의 머신러닝과 머신러닝 구현의 구성 요소에 대한 개요를 제공합니다. 이 개요는 이후 이

책에 제시되어 다양한 머신러닝 유형을 다루는 실전 문제의 기초 역할을 합니다.

1

장에서는 금융에서 머신러닝의 활용에 대해 설명하고 여러 유형의 머신러닝을 살펴봅니다.

2

장에서는 머신러닝을 위한 파이썬 기반 에코시스템을 살펴봅니다. 또한 파이썬 프레임워크에서 머신러닝 모

델 개발 단계를 다룹니다.

3

장에서는 인공 신경망(

ANN

)이 모든 머신러닝에서 사용되는 기본 알고리즘이라는 점을 감안하여

ANN

의 세

부 내용을 살펴본 후, 파이썬 라이브러리를 사용한

ANN

모델의 구현을 살펴봅니다.

1

Part

I

프레임워크

1

장 금융 머신러닝

2

장 머신러닝 모델 개발

3

장 인공 신경망