MÉTHODES D'APPRENTISSAGE PROFOND POUR L'ANALYSE DES SENTIMENTS À L'AIDE DE MODÈLES DE BERT ET DE GRU

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.