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

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장

자연어 처리

자연어 처리

natural

language

processing

(

NLP

)는 자연어를 이해하는 데 컴퓨터를 사용하는 인공지능

의 하위 분야이다. 대부분의

NLP

기술은 머신러닝에 의존해 인간 언어에서 의미를 도출한다.

텍스트가 제공되면 컴퓨터는 알고리즘을 사용해 문장과 관련된 의미를 추출하고 필수 데이터

를 수집한다.

NLP

는 텍스트 분석, 텍스트 마이닝, 전산 언어학, 콘텐츠 분석을 포함해 (이에 국

한되지 않음) 다양한 별칭하에 여러 분야에서 다양한 형태로 나타난다.

금융에서

NLP

는 일찍이 미국 증권거래위원회(

SEC

)에서 활용되었는데,

SEC

는 회계 사기를

탐지하기 위해 텍스트 마이닝과 자연어 처리를 사용했다. 법률 및 기타 문서를 고속으로 스캔

하고 분석하는

NLP

알고리즘의 능력은 은행과 그 외 금융기관이 규정을 준수하고 사기를 방지

하는 데 엄청난 효율성을 제공한다.

투자 과정에서 투자 통찰력을 얻으려면 금융에 대한 도메인만이 아니라 데이터 과학, 머신러닝

원칙도 깊이 이해해야 한다.

NLP

도구는 시장 변동성, 유동성 위험, 재정적 스트레스, 주택 가

격, 실업률 같은 중요한 시장 특성과 지표를 탐지, 측정, 예측하는 데 유용할 수 있다.

뉴스는 늘 투자 결정의 핵심 요소였다. 회사, 거시 경제, 정치 뉴스가 금융 시장에 강력한 ...