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    텐서플로 2로 배우는 금융 머신러닝

    텐서플로 2로 배우는 금융 머신러닝 텐서플로와 Scikit-learn으로 금융 경제에 접목하는 인공지능

    • 이사야 헐 저
    • 이병욱 역
    • 에이콘출판
    • 2021년 12월 23일
    • 정가
      30,000원
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    ISBN: 9791161755892 344쪽 188 x 235 (㎜)

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    책 소개

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    출판사 리뷰

    ◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈

    ◆ TensorFlow 2로 머신러닝 모델을 정의, 훈련, 평가하는 방법
    ◆ 딥러닝, 자연어 처리 등의 머신러닝 기반 개념을 경제와 금융에 적용하는 방법
    ◆ 경제의 이론 모델 해결 방법

    ◈ 이 책의 구성 ◈

    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.

    저자 소개

    이사야 헐

    저자 : 이사야 헐(Isaiah Hull)
    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.

    역자 : 이병욱
    서울과학종합대학원 디지털금융 주임교수
    한국금융연수원 겸임교수
    인공지능연구원(AIRI) 부사장
    - 금융위원회 연구모임 위원
    - 한국산업기술진흥원(KIAT) ‘규제자유특구 분과위원회’ 위원
    - 과기정통부 우정사업본부 정보센터 네트워크 & 블록체인 자문위원
    - 2021 금융발전유공 혁신금융부문 대통령표창
    전) BNP 파리바 카디프 전무
    전) 삼성생명 마케팅 개발 수석
    전) 보험넷 Founder & CEO
    전) LG전자 연구원

    목차

    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
    ____특징공학
    ____훈련
    __회귀 트리
    __랜덤 포레스트
    __그래디언트 부스트 트리
    ____분류 트리
    ____회귀 트리
    __모델 튜닝
    __요약
    __참고문헌

    5장. 이미지 분류
    __이미지 데이터
    __신경망
    __Keras
    ____순차적 API
    ____함수적 API
    __추정기
    __컨볼루션 신경망
    ____컨볼루션 계층
    ____컨볼루션 신경망 훈련하기
    __사전 훈련된 모델
    ____특징 추출
    ____모델 미세 조정
    __요약
    __참고문헌

    6장. 텍스트 데이터
    __데이터 정리 및 준비
    ____데이터 수집
    ____텍스트 데이터 표기법
    ____데이터 준비
    __단어 주머니 모델
    __사전 기반 방법
    __단어 임베딩
    __주제 모델링
    __텍스트 회귀
    __텍스트 분류
    __요약
    __참고문헌

    7장. 시계열
    __머신러닝의 순차 모델
    ____밀집 신경망
    ____재현 신경망
    ____장·단기 메모리
    ____중간 은닉 상태
    __다변량 예상
    ____LSTM
    ____그래디언트 부스트 트리
    __요약
    __참고문헌

    8장. 차원 축소
    __경제학에서의 차원 축소
    ____주성분 분석
    ____부분 최소 제곱
    __오토 인코더 모델
    __요약
    __참고문헌

    9장. 생성적 모델
    __가변 오토 인코더
    __생성적 적대 네트워크
    __경제와 금융 분야에서의 응용
    __요약
    __참고문헌

    10장. 이론적 모델
    __이론적 모델 해결
    ____케이크 먹기 문제
    ____신고전주의 비즈니스 사이클 모델
    __심층 강화 학습
    __요약
    __참고문헌

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