존 헐의 비즈니스 금융 머신러닝 (데이터 사이언스 세계로의 초대 | 2021 세종도서 학술부문 선정도서 | 2 판)

존헐

JohnC.Hull
토론토대학조셉엘로트만경영대학원의대학교수다.이책을쓰기전에파생상품과위험관리분야에서베스트셀러3권을썼다.그의책모두실무적용에초점을두고있으며,저자는저서가실무자와대학시장에서동등하게잘팔린다는것을자랑스럽게생각한다.그리고그는금융혁신의모든측면에서연구와교육자료를개발하는로트맨의금융혁신연구소핀허브의학술이사다.전세계의많은기업을위해자문해왔고토론토대학의권위있는노스럽프리에상을포함한많은교수상을받았다.

1장.소개
1.1본서와부속자료
1.2머신러닝모델의종류
1.3검증및테스트
1.4데이터정제
__일관성이없는기록
__원하지않는관측치
__중복관측치
__특이치
__결측데이터
1.5베이즈정리
__요약
__짧은개념질문
__연습문제

2장.비지도학습
2.1특성스케일링
2.2k-평균알고리즘
2.3k선택하기
2.4차원의저주
2.5국가위험
2.6다른군집화접근방식
2.7주성분분석
__요약
__짧은개념질문
__연습문제

3장.지도학습:선형과로지스틱회귀
3.1선형회귀:한개의특성
3.2선형회귀:여러특성
__그래디언트하강알고리즘
__다항식회귀분석
__회귀통계량
3.3범주형특성
__더미변수함정
3.4규제화
3.5릿지회귀
3.6라쏘회귀
3.7일래스틱넷회귀
3.8주택가격데이터결과
3.9로지스틱회귀
3.10결정기준
3.11신용결정에대한응용
3.12k-최근접이웃알고리즘
__요약
__짧은개념질문
__연습문제

4장.의사결정트리
4.1의사결정트리의성격
4.2정보이득척도
4.3신용결정에의응용
4.4나이브베이즈분류기
4.5연속형타깃변수
4.6앙상블학습
__배깅
__랜덤포레스트
__부스팅
__요약
__짧은개념질문
__연습문제

5장.지도학습:SVM
5.1선형SVM분류
5.2소프트마진을위한수정
5.3비선형분리
5.4연속변수예측
__요약
__짧은개념질문
__연습문제

6장.지도학습:신경망
6.1단일층ANN
6.2다층ANN
6.3그래디언트하강알고리즘
__다중파라미터
6.4기본방법의변형
6.5종료규칙
6.6블랙-숄즈-머튼공식
6.7확장
6.8오토인코더
6.9합성곱신경망
6.10순환신경망
__요약
__짧은개념질문
__연습문제

7장.강화학습
7.1멀티암드밴딧문제
7.2변화하는환경
7.3님게임
7.4시차학습
7.5딥Q-러닝
7.6응용
__요약
__짧은개념질문
__연습문제

8장.자연어처리
8.1데이터원천
8.2전처리
8.3단어주머니모델
8.4나이브베이즈분류기의적용
8.5다른알고리즘의적용
8.6정보검색
8.7다른자연어응용
__요약
__짧은개념질문
__연습문제

9장.모델해석성
9.1선형회귀
9.2로지스틱회귀분석
9.3블랙박스모델
9.4샤플리값
9.5라임
__요약
__간단한개념질문
__연습문제

10장.금융에서의응용
10.1파생상품
10.2델타
10.3변동성표면
10.4변동성표면움직임의이해
10.5헷징을위한강화학습사용
10.6확장
10.7기타금융애플리케이션
__요약
__짧은개념질문
__연습문제

11장.사회적이슈
11.1데이터보안성
11.2편향
11.3윤리
11.4투명성
11.5적대적머신러닝
11.6법적이슈
11.7인간대머신

__연습문제해답
__용어사전

★이책에서다루는내용★

■인기있는머신러닝알고리즘에대한명확하고간결한설명
■머신러닝이비즈니스에적용되는응용사례
■매니저들이데이터과학자와생산적으로협업하는데필요한지식
■데이터,워크시트와파이썬코드제공

★이책의대상독자★

경영대학학생들과경영진들에게머신러닝입문과정을가르친경험을바탕으로쓴책이다.이책의목적은독자를데이터과학자로전환하기위한것이아니다.대신독자들에게데이터과학자가사용하는도구와자신이조직의목적을어떻게진전시킬수있는지이해할수있도록돕는것이다.