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AWS DeepRacer Usalo 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 creazione di un agente fisico, come un'auto da corsa autonoma. Richiede inoltre la protezione di un ambiente fisico, come una pista di guida 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 aiutare a ridurre la curva di apprendimento, AWS DeepRacer semplifica il processo in tre modi:
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Offrire step-by-step assistenza 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 AWS DeepRacer veicolo 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 hai già esperienza nel machine learning, troverai AWS DeepRacer una straordinaria opportunità per creare modelli di apprendimento per rinforzo a guida autonoma in ambienti virtuali e fisici. Riepilogando, AWS DeepRacer serve a creare modelli di apprendimento per rinforzo a guida autonoma con i seguenti passaggi.
Formazione di un modello di apprendimento per rinforzo personalizzato per la guida autonoma. Per farlo, utilizza la AWS DeepRacer console integrata con l' SageMaker intelligenza artificiale.
Utilizzo del simulatore AWS DeepRacer per valutare il modello e testare la guida autonoma in un ambiente virtuale.
Distribuzione di un modello addestrato in modo che AWS DeepRacer modelli i veicoli per testare la guida autonoma in un ambiente fisico.
