텐서플로 2로 배우는 금융 머신러닝

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