AWS DeepRacer FAQ

AWS DeepRacer는 강화 학습 및 3D 경주 시뮬레이터를 사용하여 완전 자율 주행 1/18 크기의 경주용 자동차를 주행하는, 그야말로 강화 학습(RL)을 시작할 수 있는 가장 빠른 방법입니다. 누구나 온라인 시뮬레이터에서 RL 모델을 훈련, 평가, 조정하거나 실제 자율 환경에 사용할 AWS DeepRacer 디바이스에 모델을 배포하거나 콘솔에서 서로 경쟁할 수 있습니다.   AWS DeepRacer 디바이스 약관, 보증 및 고지”

AWS 고객은 미국 동부(버지니아 북부) 리전에서 AWS DeepRacer 시뮬레이터에 액세스할 수 있습니다.

AWS DeepRacer League는 세계 최초의 글로벌 자율 주행 경주 리그입니다. 2018년부터 56만 명 이상의 빌더가 리그에서 경쟁하며 기계 학습(ML)에 대한 지식을 쌓았고, 매년 라스베이거스의 re:Invent에서 최고의 개발자들이 AWS DeepRacer League 챔피언십에 참가합니다. 

최종 챔피언십에 대한 자세한 내용을 확인할 수 있습니다. 

AWS DeepRacer 시뮬레이터는 첫 번째 모델을 훈련하고 강화 학습을 시작할 수 있는 자습서를 제공합니다. 그런 다음에는 모델을 평가하고 조정할 수도 있습니다. AWS DeepRacer 개발자 설명서에는 첫 번째 모델 구축 및 모델 개선 방법에 대한 추가 세부 정보가 나와 있습니다.

아니요. AWS DeepRacer 차량을 소유하지 않고도 모델을 훈련하고 평가할 수 있습니다. 

AWS DeepRacer 콘솔의 커뮤니티 경주 섹션에서 가상 경주를 만들 수 있습니다.

아니요. AWS DeepRacer는 배포된 RL 모델과 카메라 입력을 사용하여 로컬에서 추론을 실행합니다. AWS DeepRacer는 자율 주행을 시작 및 중지하는 데 사용하는 디바이스와 동일한 Wi-Fi 네트워크에 연결되어야 합니다. 차량을 설정하는 방법에 대한 자세한 내용은 개발자 설명서를 참조하세요.

AWS DeepRacer Student를 사용하면 전 세계의 고등학생과 대학생이 AWS 계정이 필요 없는 학생만을 위한 재미있는 실습 방식으로 기계 학습 기술을 개발할 수 있습니다. 참가자는 20시간의 ML 교육 자료, 10시간의 월간 모델 교육 컴퓨팅 리소스, 5GB의 모델 스토리지를 활용하여 시뮬레이션된 3D 레이싱 환경에서 RL 모델을 트레이닝할 수 있습니다. 

자세한 내용은 AWS DeepRacer 스튜던트를 참조하십시오. 

AWS DeepRacer를 Amazon SageMaker와 통합하면 강화 학습 모델 훈련을, AWS RoboMaker와 통합하면 경주 시뮬레이터를 사용할 수 있습니다. 또한 Amazon Kinesis Video Streams와의 통합으로는 가상 시뮬레이션 동영상 스트리밍, Amazon S3와의 통합으로는 모델 저장, Amazon CloudWatch와의 통합으로는 로그 캡처 기능이 제공됩니다.

현재, 개발자는 AWS DeepRacer 시뮬레이터에 트랙을 추가할 수 없습니다. 

아니요. RL 모델을 훈련하려면 모델이 수행하는 동작의 결과에 대한 피드백이 필요합니다. 이 피드백 루프는 AWS DeepRacer 시뮬레이터 내에 존재하며 실재하지는 않습니다.

현재로서는 AWS DeepRacer가 로컬 훈련을 지원하지 않습니다.

예. AWS DeepRacer Distributed Training SageMaker Notebook을 사용하여 RL 모델을 생성하고 훈련할 수 있습니다. 이러한 모델을 수동으로 AWS DeepRacer에는 배포할 수 있지만, 아직 AWS DeepRacer 콘솔로 가져올 수는 없습니다.