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

강화 학습과 자연어 처리

Part

IV

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부에서는 강화 학습 및 자연어 처리(

NLP

) 기술을 다루고 적용 사례와 실전 문제를 보여 줍니다.

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장에서는 금융 산업에 적용할 가능성이 큰 강화 학습에 대한 개념과 실전 문제를 다룹니다. 강화 학습의 ‘보

상 극대화’라는 주요 아이디어는 금융 내 여러 영역의 핵심 동기와 완벽하게 일치합니다. 또한 거래 전략, 포트

폴리오 최적화 및 파생상품 헤징과 관련된 실전 문제를 다룹니다.

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장에서는 자연어 처리 기술을 설명하고 금융의 여러 영역에서 텍스트 데이터를 의미 있는 표현으로 변환하

는 필수 단계에 대해 설명합니다. 감정 분석, 챗봇 및 문서 해석과 관련된 실전 문제를 다룹니다.

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Part

IV

강화 학습과 자연어 처리

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장 강화 학습

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장 자연어 처리