독자리뷰
[금융 전략을 위한 머신러닝] 도서 리뷰
young***
2022-02-20
금융 전략을 위한 머신러닝
금융업계에서 종사하는 사람에게 유익한 머신러닝 알고리즘 구축법을 알려준다. 자연어 처리와 함께 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습에 필요한 머신러닝 개념과 19가지 사례 연구를 살펴본다.
- 저자 : 하리옴 탓샛 , 사힐 푸리 , 브래드 루카보
- 번역 : 김한상
- 출간 : 2021-12-27
오늘 리뷰할 책은 [금융 전략을 위한 머신러닝] 이다.
책의 표지에는 귀여운 "커먼퀘일" 이라는 새 그림이 있지만, 책 내용은 그리 쉽지 않았다.
위 링크의 도서 소개 페이지에도 대상 독자는 "중고급" 으로 되어 있으니 "순한맛" 이 아닌 "매운맛" 이 틀림 없다.
처음에 목차를 쭈욱 둘러보면서 상당히 놀랬다.
그동안 머신러닝/딥러닝을 공부하면서 들어봤던 거의 모든 알고리즘이나 모델들이 대부분 포함되어 있는 것이었다.
이중에는 너무 어려워서 포기하고 그냥 넘어갔던 내용들도 상당 부분 있더라.
책의 내용이 금융 전략, 금융 데이터 분석 등에 대한 것이므로 이미지 처리(CNN)에 대한 내용은 없지만,
지도/비지도/자연어 처리/강화 학습 등을 모두 다루는 백과사전급이었다.
앞에서처럼 이 책은 초보자를 위한 것이 아니므로 모든 내용을 자세히 하나하나 설명하지는 않지만,
대부분 간단히 정리되어 있으므로 기본 학습을 마친 독자들에게 유용할거로 보인다.
아래 사진에서도 활성화 함수, 비용 함수들에 대해 간단히 설명해주고 있다.
그리고 가장 맘에 들었던 부분은 책에 설명된 모델에 대해 장단점 비교 표를 보여주는 것이었다.
이걸 보면 어떤 모델을 선택할지 도움이 많이 될거라 생각된다.
이 책은 단색 흑백 인쇄로 되어 있어 컬러를 볼 수 없는게 조금 아쉬웠지만 책 뒤 표지에 있는 깃랩 링크에 가서
소스 코드를 다운로드해서 실행해보면 아래와 같이 아름답고 가독성 넘치는 챠트를 볼 수 있으니 꼭 해보길...
마지막으로 정리해보면... 이 책은 절대 초보자를 위한 책이 아니다. 어느 수준에 올라선 독자들이 여러 알고리즘이나
모델을 간단히 정리하고 서로 비교/분석 하기 위한 백과 사전 같은 책이라고 봐야 한다.
또한 금융 데이터를 분석하려는 독자들에게 많은 도움이 될거라 생각한다.
"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."
