"Deep Learning Methods for Sentiment Analysis Using BERT & GRU Models" aborda a necessidade de análise avançada de sentimentos nos mercados financeiros, onde as ferramentas tradicionais muitas vezes não conseguem capturar emoções complexas do mercado.Este livro apresenta técnicas de aprendizagem profunda com Gated Recurrent Unit (GRU) e Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), oferecendo uma análise melhorada de padrões de sentimento em dados financeiros. Apresenta uma abordagem metódica que envolve a recolha de dados, o pré-processamento, a redução da amostragem e a classificação de sentimentos, utilizando GRU e BERT para obter resultados precisos.O livro é ideal para profissionais de finanças, ciência de dados e IA. O livro fornece informações valiosas para melhorar a análise de sentimentos, beneficiando os envolvidos na análise do mercado financeiro, estratégias de investimento e processamento de linguagem natural, e visa melhorar a tomada de decisões e o planeamento estratégico.