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PART 1에서는 금융 머신러닝의 소개와 기본적인 머신러닝 지식들을 설명하고 있다.

문제정의 - 데이터와 패키지 불러오기 - 탐색적 데이터 분석 - 데이터 준비 - 모델 평가 - 모델 튜닝 및 개선 - 모델 결정

위의 머신러닝 모델의 개발 과정을 처음부터 끝까지 단계별로 코드와 함께 대략적으로 설명하고, 

모델 개발 과정에서의 주요 키워드를 중심으로 설명하고 있어서 헷갈릴 수 있는 개념들을 다시 한번 잡기에 좋았다.

또한 각 모델별 설명에서 모델의 특성과 장단점을 설명해준다는 점이 좋았다.

PART 1은 머신러닝 개념 설명에 중점을 두고 설명하고 있지만 중간중간 금융에서 어떻게 활용할 지 간단히 예시를 보여준다.

PART 2,3,4 에서는 각각 지도학습(회귀, 분류), 비지도학습(차원 축소, 군집화), 강화학습과 자연어 처리로 나누어 각각 3-4개씩 총 19개의 금융 머신러닝 실전 예제를 다루고 있다.

각각의 예제와 관련된 금융에서의 과제 설명과 예제에서 중점을 두는 내용을 설명으로 시작하여 위의 머신러닝 모델 개발 과정을 순서대로 코드와 함께 설명한다.

각 코드는 gitlab에서 파일을 제공하여 직접 실행해보면서 학습할 수 있다.

머신러닝을 공부해 본 경험이 있어 개념과 코드를 어느정도 이해하고 있고, 금융 도메인에 관심이 있어 금융 관련 실전 예제를 통하여 심화학습을 하고 싶은 사람 또는 머신러닝을 활용하고자 하는 금융권 종사자에게 추천한다.

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