Uso de AWS DeepRacer para explorar el aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo, en especial de aprendizaje por refuerzo profundo, ha demostrado ser eficaz a la hora de resolver una amplia variedad de problemas relacionados con la toma de decisiones autónomas. Tiene aplicaciones en el comercio financiero, en la refrigeración de centro de datos, en la logística de flotas y en las carreras autónomas, por citar solo algunas.

El aprendizaje por refuerzo tiene el potencial de resolver problemas reales. Sin embargo, tiene una pronunciada curva de aprendizaje debido a la gran profundidad y alcance tecnológicos. La experimentación en el mundo real requiere que construya un agente físico, como un coche de carreras autónomo. También requiere que procure un entorno físico, como una pista de carreras o una carretera pública. El entorno puede resultar caro, peligroso y llevar tiempo. Estos requisitos no se limitan a entender el aprendizaje por refuerzo.

Para ayudar a reducir la curva de aprendizaje, AWS DeepRacer simplifica el proceso de tres maneras:

• Ofrece una guía paso a paso para entrenar y evaluar los modelos de aprendizaje por refuerzo. La guía incluye entornos, estados y acciones predefinidos y funciones de recompensa personalizables.

• Proporciona un simulador para emular las interacciones entre un agente virtual y un entorno virtual.

• Uso de un vehículo AWS DeepRacer como agente físico. Utilice el vehículo para evaluar un modelo entrenado en un entorno físico. Esto se parece mucho a un caso de uso del mundo real.

Si es un profesional experimentado en machine learning, encontrará en AWS DeepRacer una buena oportunidad para crear modelos de aprendizaje por refuerzo para carreras autónomas tanto en entornos virtuales como físicos. En resumen, en AWS DeepRacer realiza los siguientes pasos para crear modelos de aprendizaje por refuerzo para carreras autónomas:

1. Entrena un modelo de aprendizaje por refuerzo personalizado para carreras autónomas. Para ello, utiliza la consola AWS DeepRacer integrada con SageMaker.

2. Utiliza el simulador de AWS DeepRacer para evaluar un modelo y realizar carreras autónomas en un entorno virtual.

3. Implementa un modelo entrenado en vehículos modelo de AWS DeepRacer para realizar carreras autónomas en un entorno físico.