금융 공학

금융 공학 금융(FInance) + 공학(Engineering) 금융 및 경제현사엥서 일어나는 여러 문제들을 수학 및 통계이론의 접목을 통해 해결하고자 하는 학문 전쟁으로 인해 로켓 사이언티스트들이 금융시장으로 넘어가게 되며 발전함 오늘날 금융기관과 금융전문가의 글로벌

colab을 이용하여 데이터 분석을 진행해 보았다.1\. adv.csv를 읽어 adv라는 데이터 프레임 만들기첫 번째 column의 index를 0번부터 시작하도록 하여 프레임의 첫 번째 열이 행 인덱스로 사용되도록 함인코딩이 깨지는 경우를 방지하기 위해 cp949로

학습데이터로 주어진 데이터의 피처(x변수)와 레이블(targert)을 머신러닝 알고리즘으로 학습해 모델을 생성하고, 이렇게 생성된 모델에 새로운 데이터 값이 주어졌을 때 미지의 레이블값을 예측하는 것매우 쉽고 유연하게 적용될 수 있는 알고리즘데이터의 스케일링이나 정규화

모델을 학습시키기 위한 데이터를 준비하고, 적절하게 나누어 학습과 테스트 과정에서 사용할 수 있도록 함. from tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Densemode

순환신경망시계열 또는 순차 데이터를 예측하는 딥러닝을 위한 신경망 아키텍처 \- 순차 데이터 : 순차적 구성 요소가 복잡한 의미와 구문 규칙에 따라 상호 연관되는, 단어, 문장 또는 시계열 데이터 등의 데이터다양한 길이의 순차 데이터로 작업하고 자연 신호 분류, 언어