Gunakan AWS DeepRacer untuk mengeksplorasi pembelajaran penguatan - AWS DeepRacer

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Gunakan AWS DeepRacer untuk mengeksplorasi pembelajaran penguatan

Pembelajaran penguatan, terutama pembelajaran penguatan yang mendalam, telah terbukti efektif dalam memecahkan berbagai macam masalah pengambilan keputusan mandiri. Sistem ini memiliki aplikasi seperti perdagangan keuangan, pendinginan pusat data, logistik armada, dan balap mandiri.

Pembelajaran penguatan memiliki potensi untuk memecahkan masalah dunia nyata. Namun, ia memiliki kurva belajar yang curam karena cakupan dan kedalaman teknologinya yang luas. Eksperimen dunia nyata mengharuskan Anda membangun agen fisik, seperti mobil balap otonom. Ini juga mengharuskan Anda mengamankan lingkungan fisik, seperti jalur mengemudi atau jalan umum. Lingkungan tersebut bisa memerlukan biaya yang besar, berbahaya, dan memakan waktu. Persyaratan ini tidak hanya sekedar memahami pembelajaran penguatan.

Untuk membantu mengurangi kurva pembelajaran, AWS DeepRacer menyederhanakan proses dengan tiga cara:

  • Menawarkan step-by-step panduan saat melatih dan mengevaluasi model pembelajaran penguatan. Panduan ini mencakup lingkungan, status, dan tindakan yang telah ditentukan sebelumnya, dan fungsi hadiah yang dapat disesuaikan.

  • Menyediakan simulator untuk meniru interaksi antara agen virtual dan lingkungan virtual.

  • Menggunakan DeepRacer kendaraan AWS sebagai agen fisik. Gunakan kendaraan untuk mengevaluasi model terlatih di lingkungan fisik. Hal ini mirip dengan kasus penggunaan di dunia nyata.

Jika Anda seorang praktisi machine learning berpengalaman, Anda akan menemukan AWS DeepRacer kesempatan selamat datang untuk membangun model pembelajaran penguatan untuk balapan otonom baik di lingkungan virtual maupun fisik. Untuk meringkas, gunakan AWS DeepRacer untuk membuat model pembelajaran penguatan untuk balapan otonom dengan langkah-langkah berikut:

  1. Latih model pembelajaran penguatan khusus untuk balap mandiri. Lakukan ini dengan menggunakan DeepRacer konsol AWS yang terintegrasi denganSageMaker.

  2. Gunakan DeepRacer simulator AWS untuk mengevaluasi model dan menguji balap otonom di lingkungan virtual.

  3. Terapkan model terlatih ke kendaraan DeepRacer model AWS untuk menguji balap otonom di lingkungan fisik.