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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，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，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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