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"Deep Learning Methods for Sentiment Analysis Using BERT & GRU Models" aborda la necesidad de un análisis avanzado del sentimiento en los mercados financieros, donde las herramientas tradicionales a menudo no logran captar las complejas emociones del mercado.Este libro presenta técnicas de aprendizaje profundo con Gated Recurrent Unit (GRU) y Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), que ofrecen un análisis mejorado de los patrones de sentimiento en los datos financieros. Esboza un enfoque metódico que incluye la recopilación de datos, el preprocesamiento, el muestreo…mehr

Produktbeschreibung
"Deep Learning Methods for Sentiment Analysis Using BERT & GRU Models" aborda la necesidad de un análisis avanzado del sentimiento en los mercados financieros, donde las herramientas tradicionales a menudo no logran captar las complejas emociones del mercado.Este libro presenta técnicas de aprendizaje profundo con Gated Recurrent Unit (GRU) y Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), que ofrecen un análisis mejorado de los patrones de sentimiento en los datos financieros. Esboza un enfoque metódico que incluye la recopilación de datos, el preprocesamiento, el muestreo descendente y la clasificación de sentimientos, utilizando GRU y BERT para obtener resultados precisos.El libro es ideal para profesionales de las finanzas, la ciencia de datos y la IA, y ofrece valiosas ideas para mejorar el análisis de sentimientos, beneficiando a quienes se dedican al análisis de mercados financieros, las estrategias de inversión y el procesamiento del lenguaje natural, y pretende mejorar la toma de decisiones y la planificación estratégica.
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Autorenporträt
Adelakun N. O. es un profesional dedicado con más de 18 años de experiencia diversa en la industria y el mundo académico. Tiene un ND, HND y BSc. en Ingeniería Eléctrica y Electrónica. Además, tiene un MBA y otro MSc en Tecnología de la Información. Es autor y coautor de más de 75 publicaciones en revistas y conferencias locales e internacionales.