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实战教程:在AWS上构建一个情感分析“机器人”
来源:互联网   发布日期:2020-10-17 07:03:34   浏览:15299次  

导读:Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务,可以帮助机器学习开发者和数据科学家快速构建、训练和部署模型。Amazon SageMaker 完全消除了机器学习过程中各个步骤的繁重工作,让开发高质量模型变得更加轻松。 为了帮助开发者更快上手Amazon SageMaker,机器之心...

Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务,可以帮助机器学习开发者和数据科学家快速构建、训练和部署模型。Amazon SageMaker 完全消除了机器学习过程中各个步骤的繁重工作,让开发高质量模型变得更加轻松。

为了帮助开发者更快上手Amazon SageMaker,机器之心联合AWS在6月开设了6期公开课,详细讲解了如何使用 Amazon SageMaker 完成构建生成对抗网络、运行中文命名实体识别、简化 Kubernetes 上的机器学习任务管理等任务,超过1000名开发者共同参与了学习与讨论。

现在,机器之心联合AWS再次开设公开课,本次公开课设置3期线上分享,主题分别为:

Amazon SageMaker Studio详解

使用Amazon SageMaker 构建一个情感分析「机器人」

DGL图神经网络及其在AmazonSageMaker上的实践

10月20日,第二期分享

使用Amazon SageMaker 构建一个情感分析「机器人」

在第二期分享中,AWS应用科学家刘俊逸将主要讲解情感分析任务背景、使用Amazon SageMaker进行基于Bert的情感分析模型训练、利用AWS数字资产盘活解决方案进行基于容器的模型部署,详情如下:

分享主题:使用Amazon SageMaker 构建一个情感分析「机器人」

分享时间:10月20日 20:00-21:00

讲师简介:刘俊逸,AWS应用科学家,在机器学习领域有多年工作经验,在机器学习模型在快速消费品行业的构建,供应链预测算法,广告推荐系统,身份证识别及其他OCR相关领域有着丰富的解决方案开发及落地实践经验。

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