ＤＮＮ、ＣＮＮ、ブースティング木、ＳＶＭ、ランダムフォレスト、ディープフォレスト…。近年目覚ましく発展する人工知能の基幹技術である機械学習。その理論とＰｙｔｈｏｎによる実装、そしてＦｉｎＴｅｃｈとしての活用例＝金融データ解析を解説。初学者のために、Ｗｉｎｄｏｗｓ／Ｍａｃ／Ｌｉｎｕｘそれぞれでの環境構築も具体的に紹介。
もくじ情報：１　はじめに；２　金融データ解析のための定番非線形モデル；３　金融データ解析のためのディープニューラルネットワーク；４　金融データ解析への応用；５　金融への応用も期待される畳み込みニューラルネットワーク；Ａ　金融データ解析のためのディープラーニング開発環境セットアップ；Ｂ　Ｋｅｒａｓバージョン１から２への変更点

津田　博史(ツダ　ヒロシ)
１９５９年京都府に生まれる。１９８３年京都大学工学部卒業。１９８５年東京大学大学院工学系修士課程修了、工学修士。１９９９年総合研究大学院大学数物科学研究科博士課程修了。同志社大学理工学部数理システム学科教授、博士（学術）。日本金融・証券計量・工学学会（ＪＡＦＥＥ）代議員、前会長。情報・システム研究機構統計数理研究所客員教授。京都大学大学院医学研究科嘱託講師