Nutzen Sie AWSDeepRacer, um Reinforcement Learning zu erkunden - AWS DeepRacer

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Nutzen Sie AWSDeepRacer, um Reinforcement Learning zu erkunden

Das Reinforcement Learning, insbesondere das Deep Reinforcement Learning, hat sich für eine Vielzahl von Problemen aus dem Bereich der autonomen Entscheidungsfindung bewährt. Es gibt Anwendungen im Finanzhandel, in der Kühlung von Rechenzentren, in der Flottenlogistik und im autonomen Rennsport, um nur einige zu nennen.

Reinforcement Learning hat das Potenzial, Probleme aus der Praxis zu lösen. Aufgrund seines umfassenden technologischen Umfangs und seiner Tiefe weist es jedoch eine steile Lernkurve auf. Experimente in der realen Welt erfordern, dass Sie einen physikalischen Agenten konstruieren, z. B. einen autonomen Rennwagen. Es erfordert auch, dass Sie eine physische Umgebung sichern, z. B. eine Fahrstrecke oder eine öffentliche Straße. Die Einrichtung einer entsprechenden Umgebung kann kostspielig, gefährlich und zeitaufwendig sein. Es ist also mehr erforderlich als bloßes Wissen zum Thema Reinforcement Learning.

Um die Lernkurve zu verkürzen, DeepRacer vereinfacht AWS den Prozess auf drei Arten:

  • step-by-stepBeratung bei der Schulung und Bewertung von Reinforcement Learning-Modellen. Die Anleitung umfasst vordefinierte Umgebungen, Zustände und Aktionen sowie anpassbare Belohnungsfunktionen.

  • Bereitstellung eines Simulators zur Emulierung von Interaktionen zwischen einem virtuellen Agenten und einer virtuellen Umgebung.

  • Verwendung eines DeepRacer AWS-Fahrzeugs als physisches Mittel. Verwenden Sie das Fahrzeug, um ein trainiertes Modell in einer physischen Umgebung zu evaluieren. Dies ähnelt stark einem realen Anwendungsfall.

Wenn Sie ein erfahrener Machine-Learning-Experte sind, finden Sie in AWS DeepRacer eine willkommene Gelegenheit, Reinforcement Learning-Modelle für autonome Rennen sowohl in virtuellen als auch in physischen Umgebungen zu entwickeln. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Sie AWS verwenden, DeepRacer um Reinforcement Learning-Modelle für autonome Rennen mit den folgenden Schritten zu erstellen:

  1. Trainieren eines individuellen Reinforcement-Learning-Modells für den autonomen Rennsport. Verwenden Sie dazu die in integrierte DeepRacer AWS-KonsoleSageMaker.

  2. Verwenden Sie den DeepRacer AWS-Simulator, um ein Modell zu evaluieren und autonome Rennen in einer virtuellen Umgebung zu testen.

  3. Stellen Sie ein trainiertes Modell für DeepRacer AWS-Modellfahrzeuge bereit, um autonome Rennen in einer physischen Umgebung zu testen.