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Le livre "Deep Learning Methods for Sentiment Analysis Using BERT & GRU Models" répond au besoin d'une analyse avancée des sentiments sur les marchés financiers, où les outils traditionnels ne parviennent souvent pas à saisir les émotions complexes du marché.Ce livre présente des techniques d'apprentissage profond avec Gated Recurrent Unit (GRU) et Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), offrant une analyse améliorée des modèles de sentiments dans les données financières. Il décrit une approche méthodique impliquant la collecte de données, le prétraitement, le…mehr

Produktbeschreibung
Le livre "Deep Learning Methods for Sentiment Analysis Using BERT & GRU Models" répond au besoin d'une analyse avancée des sentiments sur les marchés financiers, où les outils traditionnels ne parviennent souvent pas à saisir les émotions complexes du marché.Ce livre présente des techniques d'apprentissage profond avec Gated Recurrent Unit (GRU) et Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), offrant une analyse améliorée des modèles de sentiments dans les données financières. Il décrit une approche méthodique impliquant la collecte de données, le prétraitement, le sous-échantillonnage et la classification des sentiments, en utilisant GRU et BERT pour obtenir des résultats précis.Ce livre est idéal pour les professionnels de la finance, de la science des données et de l'IA. Il fournit des informations précieuses pour améliorer l'analyse des sentiments, au bénéfice de ceux qui sont engagés dans l'analyse des marchés financiers, les stratégies d'investissement et le traitement du langage naturel, et vise à améliorer la prise de décision et la planification stratégique.
Autorenporträt
Engr. Adelakun N. O. ist ein engagierter Fachmann mit über 18 Jahren vielfältiger Erfahrung in der Industrie und im akademischen Bereich. Er hat ND, HND & BSc. in Elektrotechnik und Elektronik. Außerdem hat er einen MBA und einen weiteren MSc in Informationstechnologie. Er ist Autor und Mitautor von über 75 Veröffentlichungen in lokalen und internationalen Zeitschriften und Konferenzen.