实战教程：在AWS上构建一个情感分析“机器人”

Amazon SageMaker 是一项完全托管的处事，可以辅佐呆板进修开拓者和数据科学家快速构建、实习和陈设模子。Amazon SageMaker 完全消除了呆板进修进程中各个步调的沉重事变，闪开拓高质量模子变得越发轻松。

为了辅佐开拓者更快上手Amazon SageMaker，呆板之心连系AWS在6月开设了6期果真课，具体讲授了怎样行使 Amazon SageMaker 完成构建天生反抗收集、运行中文定名实体辨认、简化 Kubernetes 上的呆板进修使命打点等使命，高出1000名开拓者配合参加了进修与接头。

此刻，呆板之心连系AWS再次开设果真课，本次果真课配置3期线上分享，主题别离为：

Amazon SageMaker Studio详解

行使Amazon SageMaker 构建一个情绪说明「呆板人」

DGL图神经收集及其在AmazonSageMaker上的实践

10月20日，第二期分享

行使Amazon SageMaker 构建一个情绪说明「呆板人」

在第二期分享中，AWS应用科学家刘萧洒将首要讲授情绪说明使命配景、行使Amazon SageMaker举办基于Bert的情绪说明模子实习、操作AWS数字资产盘活办理方案举办基于容器的模子陈设，详情如下：

分享主题：行使Amazon SageMaker 构建一个情绪说明「呆板人」

分享时刻：10月20日 20:00-21:00

讲师简介：刘萧洒，AWS应用科学家，在呆板进修规模有多年岁情履历，在呆板进修模子在快速斲丧人格业的构建，供给链猜测算法，告白保举体系，身份证辨认及其他OCR相干规模有着富厚的办理方案开拓及落地实践履历。

（编辑：湖南网）

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