https://www.youtube.com/watch?v=7vunJlqLZok
70년대부터 월가에서 시장의 가격 예측을 위한 예측 모델을 사용했다
금융 데이터 포인터 : 재무자료, 배당금, 세금, 주가
시간 분석으로 회귀 분석 해야한다
분류하는 여러 방법. 분류 문제/회귀
실무적회계/재무보고/배당조정/화해
금융 산업에서 인공지능 시장의 규모는 2017년 15조원에서 22년에는 80조원까지 오를 것으로 예상 -> 시장이 커진다!
인공지능이 핀테크 시장에 쓰이는 방법에 대한 지도 : 신용 평가, 밀레니얼 세대를 위한 개인융자, 금융 조언, 보안분야(오탐률, 사기로 분류된 거래 등 오분류, 비정상 금융거래탐지), 신용 대출, 자산관리, ...
회귀 모델은 수치형 데이터만 사용 가능하다
NLTK, Text blob 라이브러리로 문자로 감정/의미/생각 분석 가능, 좋다 나쁘다~~
분류 문제의 결과가 회귀 모델의 데이터로 들어갈 수도 (수치형)
LSTM : 주가 분석에 월등한 성능을 보이는 모델, 먼 미래까지 순차적으로 예측
강화 학습 : 시행착오를 통하여 학습
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