はじめに
先日AWS Summit に行った時にAWS DeepRacer という1/18のレーシングカーを機械学習で強化してラップタイムを競うという、とてもワクワクするイベントをやっていました。
実機はさすがに買えませんが、、６万ぐらい？？
シミュレーターで機械学習は体験できそうなので、やってみたいと思います。
AWS Summitの様子については、noteにまとめています。
やり方
AWS DeepRacerについては、下記のページを参照。
始め方もまとまっていますので、参考にしながら進めます。
AWSアカウントは必要なので、無い場合は下記から作成します。
マネジメントコンソールにログインし、リージョンを"米国東部（バージニア北部）"に変更します。
DeepRacerを検索しクリックします。
"Get started" をクリックします。
"Create resources"をクリックします。
必要なリソースを作成してくれます。
必要なリソースの作成が終了したら、"Create model"をクリックします。
モデル名を入力します。
トレーニングするトラック(コース)を選択します。
シンプルなコースを選択しました。
報酬関数(なにそれ??)はそのままで、"Validate"をクリックします。
他のパラメータも特にいじらずに、"Start training"をクリックします。
時間あたり$3.36かかるよと言われます。
トレーニングの開始に6分程度かかるとの事。
少し経つとシミュレーターが動き出し、トレーニングの状態が確認できます。
何が行われているのか、、、ちょっと良くわかりませんが、徐々にコースを外れずに走行できるようになっていく様が、確認できます。
強化学習の報酬関数について学ばないといけませんが、様はどういう走行をしたら評価されるのか、ペナルティがあるのか、そういったチューニングをしながら学習させていくという事だと思います。
勉強します(泣)
〆
