隨著科技進步,手機、智慧家電到無人機和自動駕駛汽車,近年已有無數研究案例成為日常應用,讓世界看見機器學習的巨大可能性。不過,對於著迷機器學習的開發者而言,比起這些生活應用案例,若能將親手訓練的模型部屬在真實機器上運作,是件更令人興奮的事情。
但是想開發一款機器學習模型又何嘗容易?除了蒐集訓練資料、設計演算法等開發者必經的辛苦,大量的時間、精力,甚至是高昂的軟硬體成本,種種門檻都會讓感興趣卻缺乏資源與機會的開發者猶豫再三。
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AWS 每年固定舉辦競賽的「 AWS DeepRacer League 」,恰好給了每位開發者一個不需要付出大量成本、又能以極具趣味的方式接觸強化學習( Reinforcement Learning,RL )的機會。
AWS DeepRacer 是一款由 AWS 設計,以雲端為基礎的 3D 賽車模擬器,搭配強化學習驅動的 1/18 比例全自動賽車。開發者只要透過 AWS 的雲端平台,就能透過 Amazon SageMaker 建立屬於自己的自駕車機器學習模型,展開模型訓練;完成後,再將模型部署到特製的自動駕駛模型車「 DeepRacer 」上,就有機會與來自全球各地的開發者一較高下。
▲ 1/18 比例全自動賽車 AWS DeepRacer 與 AWS DeepRacer Evo 實機展示圖。Photo Credit:AWS
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對機器學習( Machine Learning, ML )感興趣的人來說, AWS DeepRacer 絕對是一段最友善、有趣、刺激的學習體驗。短短一小時的快速入門課程中,不只能幫助開發者累積強化學習( Reinforcement Learning, RL )的訓練經驗,還能用最低的成本體驗AI與環境互動過程,認識模型尋求學習和決策進步的過程,獲得經驗和獎勵,達成目標( Reward function )最大化的開發進程,體驗真實賽車的精彩刺激感受!
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Photo Credit:AWS
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