AWS DeepRacer を使用して強化学習を試す

強化学習、特に深層強化学習は、幅広い自律的な意思決定問題を解決するのに効果的であることが証明されています。いくつか例を挙げると、金融取引、データセンターの冷却、フリート実務体制管理、自動運転レースでの用途があります。

強化学習は、実社会の問題を解決する可能性を秘めています。ただし、必要とする技術面の範囲が広く深いため、学習曲線は急になります。実世界の実験では、自走型レーシングカーなどの物理的なエージェントを構築することが必要になります。また、自動車道や公道などの物理的な環境を確保することも必要です。環境には費用がかかり、危険で、時間もかかる可能性があります。これらの要件は単に強化学習を理解することを超えています。

学習曲線を緩やかにするために、AWS DeepRacer は 3 つの方法でプロセスを簡略化します。

• 強化学習モデルをトレーニングし、評価するためのステップごとのガイダンスを提供します。このガイダンスには、定義済みの環境、状態、アクション、カスタマイズ可能な報酬関数が含まれています。

• 仮想エージェントと仮想環境の間のやり取りをエミュレートするシミュレーターを提供する。

• AWS DeepRacer 車両を物理エージェントとして提供します。車両を使用して、物理的環境でトレーニングされたモデルを評価します。これは、実際のユースケースに非常に類似しています。

経験豊富な機械学習実務者にとって、AWS DeepRacer は、仮想環境と物理環境の両方で自律型レースのための強化学習モデルを構築する、歓迎すべき機会となるでしょう。要約すると、AWS DeepRacer を使用して、次のステップで自走型レースのための強化学習モデルを作成します。

1. 自走型レースのため、カスタム強化学習モデルをトレーニングします。これを行うには、SageMaker と統合された AWS DeepRacer コンソールを使用します。

2. AWS DeepRacer シミュレーターを使用して、モデルを評価し、仮想環境で自走型レースをテストします。

3. トレーニングされたモデルを AWS DeepRacer モデル車両にデプロイして、自走型レースを物理環境でテストします。