"Страница вопросов и ответов по AWS DeepRacer"

AWS DeepRacer – это самый быстрый способ набрать скорость при работе с машинным обучением с подкреплением (RL), причем в буквальном смысле – благодаря полностью автономному гоночному автомобилю в масштабе 1:18, который управляется с помощью обучения с подкреплением и трехмерному симулятору гонок. Любой желающий может обучать, оценивать и настраивать модели RL в онлайн-симуляторе, развертывать их на устройстве AWS DeepRacer для автономной работы в реальном мире или соревноваться друг с другом в консоли.  Условия, гарантии и уведомления об устройствах AWS DeepRacer»

Клиенты AWS могут получить доступ к симулятору из региона Восток США (Сев. Вирджиния).

AWS DeepRacer League – это первая в мире глобальная лига автономных гонок. С 2018 года более 560 000 разработчиков расширили свои знания в области машинного обучения (ML), соревнуясь в League. Лучшие из лучших ежегодно собираются на re:Invent в Лас-Вегасе на чемпионат AWS DeepRacer League Championship. 

Подробнее о финальном Чемпионате вы можете прочитать на главной странице . 

Симулятор AWS DeepRacer включает в себя учебное пособие, которое помогает начать работу с обучением с подкреплением и обучить первую модель. После этого вы также сможете оценивать и настраивать свои модели. AWS DeepRacer содержит дополнительные сведения о создании первой модели, а также о том, как улучшить модели.

Нет, для обучения и оценки моделей автомобиль AWS DeepRacer не требуется. 

Клиенты сами могут создавать виртуальные гонки в разделе Community Races консоли AWS DeepRacer.

Нет. AWS DeepRacer использует развернутую на нем модель и входные данные с камеры, чтобы просчитывать необходимый вывод локально. Автомобиль AWS DeepRacer должен быть подключен к той же сети Wi‑Fi, что и устройство, которое используется для запуска и остановки автономного вождения. Подробные сведения о подготовке и настройке автомобиля см. в документации для разработчиков.

Студенческая лига AWS DeepRacer позволяет учащимся средних школ и колледжей со всего мира развивать навыки машинного обучения в увлекательной и практической форме исключительно для учащихся, для которых не требуется учетная запись AWS. Участники могут использовать 20 часов учебных материалов по машинному обучению, 10 часов ежемесячных вычислительных ресурсов для обучения моделированию моделей и 5 ГБ хранилища моделей для обучения модели RL в смоделированной среде 3D-гонок. 

Дополнительные сведения см. на AWS DeepRacer» . 

AWS DeepRacer интегрирован с Amazon SageMaker для обучения модели с использованием обучения с подкреплением, с AWS RoboMaker для получения доступа к симулятору гонок, с Amazon Kinesis Video Streams для потоковой передачи записей виртуальной симуляции, с Amazon S3 для хранения модели и с Amazon CloudWatch для ведения журналов.

В настоящее время разработчики не могут добавлять дополнительные трассы в симулятор AWS DeepRacer. 

Нет. Для обучения RL‑модели необходима обратная связь о результатах действий, выполненных моделью. Эта цепь обратной связи есть в симуляторе AWS DeepRacer, но отсутствует в реальном мире.

В настоящее время AWS DeepRacer не поддерживает локальное обучение.

Да. Для создания и обучения RL‑моделей можно использовать AWS DeepRacer блокнот Distributed Training в SageMaker. Такие модели можно развертывать на AWS DeepRacer вручную, однако импортировать их в консоль AWS DeepRacer пока не получится.