한빛미디어

머신러닝이 몇 년 전부터 사회적 이슈가 되면서, 여러 분야에 접목하여 괄목할만한 성과를 내고 있습니다.

물론 투자 대비 기대한 만큼의 향상이 이루어지지 않은 분야도 분명 있겠지만, 자율주행이나 챗봇 등 이상을 현실로 만들어준 것도 많을 것입니다.

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금융공학에서 머신러닝은 단연 후자입니다. 머신러닝을 통하여 방대한 계산이나 수요예측을 더욱 세밀하게 할 수 있으며, 금융이나 주식에서 없어서는 안될 의사결정 프로세스가 되어 가고 있습니다.

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이 책은 금융 서비스에서 일하는 전문가에게 적합하며, 데이터 엔지니어 및 머신러닝 설계자에게도 유용합니다. 따라서 일반 독자에게는 다소 생소한 단어나 컨셉이 나올 수 있기 때문에, 자칫 어렵게 느껴질 수도 있습니다.

파트 1인 프레임워크에서는 금융 머신러닝이 어떤 개념인지 모델 개발은 어떤지, 그리고 인공신경망에 대한 내용을 저술하고 있습니다. 그리고 그 이후 부터 지도학습, 비지도 학습 및 강화학습과 자연어 처리도 다루게 됩니다.

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개인적으로 숫자만 다루는 금융공학에서 자연어 처리가 왜 필요할까 의문이 든 챕터였는데, 뉴스나 보고서 등 문서해석 및 금융챗봇을 만드는데 필수적인 요소라는 설명을 듣고 더 흥미가 생겼습니다. 그리고 실제 챗봇도 만들어보는 예제를 제공합니다. 다만 번역서이기에 당연히 영어에 대한 언어제한이 있었던 것이 아쉬웠습니다.

책 뒷면에 "적용 사례 연구 및 코드 예제를 함께 제공하는 금융 분야의 ML 및 AI를 다루는 '완전한' 책" 이라고 설명 되어 있는데, '완전한' 이란 표현이 과하지 않다고 생각 됩니다.

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"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."