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Usa AWS DeepRacer per esplorare l'apprendimento per rinforzo
L'apprendimento per rinforzo, in particolare l'apprendimento profondo per rinforzo, si è dimostrato efficace nella risoluzione di un'ampia gamma di problemi che implicavano la necessità di prendere decisioni autonome. Ha applicazioni in ambito di trading finanziario, nei sistemi di raffreddamento dei data center, nella logistica di una flotta di veicoli e nelle corse a guida autonoma, solo per citare alcuni esempi.
L'apprendimento per rinforzo ha tutto il potenziale per risolvere problemi reali. Tuttavia, ha una curva di apprendimento ripida a causa della sua ampia portata e profondità tecnologica. La sperimentazione nel mondo reale richiede la costruzione di un agente fisico, come un'auto da corsa autonoma. È inoltre necessario proteggere un ambiente fisico, come una pista o una strada pubblica. L'ambiente può essere costoso, pericoloso e oneroso in termini di tempo. Questi requisiti vanno oltre la semplice comprensione dell'apprendimento per rinforzo.
Per contribuire a ridurre la curva di apprendimento, AWS DeepRacer semplifica il processo in tre modi:
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Offrire step-by-step indicazioni durante la formazione e la valutazione dei modelli di apprendimento per rinforzo. La guida include ambienti, stati e azioni predefiniti e funzioni di ricompensa personalizzabili.
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Fornisce un simulatore per emulare le interazioni tra un agente virtuale e un ambiente virtuale.
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Utilizzo di un DeepRacer veicolo AWS come agente fisico. Utilizza il veicolo per valutare un modello addestrato in un ambiente fisico. Questo è molto simile a un caso d'uso in condizioni reali.
Se sei un esperto di machine learning, troverai in AWS DeepRacer una gradita opportunità per creare modelli di reinforcement learning per le corse autonome in ambienti virtuali e fisici. Per riassumere, usa AWS DeepRacer per creare modelli di apprendimento per rinforzo per gare autonome con i seguenti passaggi:
Formazione di un modello di apprendimento per rinforzo personalizzato per la guida autonoma. Per farlo, utilizza la DeepRacer console AWS integrata conSageMaker.
Usa il DeepRacer simulatore AWS per valutare un modello e testare gare autonome in un ambiente virtuale.
Implementa un modello addestrato su veicoli DeepRacer modello AWS per testare le corse autonome in un ambiente fisico.
