早在20世纪初汽车问世之时,发明家们便已提出无人驾驶的设想。但即便是实现无人驾驶的初级阶段,也经历了足足百年时间。毕竟在复杂的城市路况下,机器若想像人一样实现感知、决策、控制等功能,必定面临各种复杂的现实挑战。但毋庸讳言,无人驾驶已经成为当今及未来前沿科技公司的重点研究方向。
Amazon DeepRacer自动驾驶的技术背景主要是基于深度学习和强化学习技术。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术,能够从大量数据中学习和提取特征,实现图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。在DeepRacer中,深度学习技术被用来实现图像识别、目标检测和路径规划等功能。
强化学习是一种基于试错学习的机器学习技术,能够让智能体通过与环境的交互来学习最优的决策策略。在DeepRacer中,强化学习技术被用来训练自主驾驶车辆的决策策略,包括如何加速、刹车、转弯等。
除了深度学习和强化学习技术,DeepRacer还采用了亚马逊云服务的技术支持,包括云端仿真环境、机器学习服务、物联网服务等,为开发者提供了高效、稳定、安全的开发和部署环境。
如果说无人驾驶原本是仅存于科幻电影中的元素,那么Amazon DeepRacer则成功地将其投射进了现实世界。
Amazon DeepRacer是亚马逊云科技推出的一款基于深度学习的自主驾驶模拟赛车平台。
它提供了一个云端仿真环境和一个物理赛车模型,让用户可以通过编写代码和训练模型来控制赛车的行驶,从而学习和应用深度学习、强化学习等人工智能技术。
用户可以使用Python或者Amazon机器学习服务等工具来进行模型开发和训练,同时也可以参加全球范围内的DeepRacer联赛和社区活动,与其他开发者竞技和交流。
同时,亚马逊云科技在2018年同步搭建了Amazon DeepRacer League 比赛(包括线上模拟赛和线下实体赛),旨在让世界各地的人都能轻松参与机器学习,体验自动驾驶的乐趣,这也是世界上第一个面向所有人开放的全球自动驾驶赛车联盟。
2021年4月,亚马逊云科技正式开放了Amazon DeepRacer开源代码,让任何拥有基本 Linux 编码技能的开发者都可以尽情地改写自己的“DeepRacer”,对赛车进行新用途原型开发,创造出满足更多需求的“全能赛车”。
通过使用 DeepRacer,你可以毫不费力地亲身体验到机器学习,真实生动,令人难忘。
下面带大家体验一番使用Amazon DeepRacer构建强化学习模型的完整流程:
首先需要注册账户,并创建一个工作区来存储模型和训练数据。
在创建工作区后,需要配置仿真环境,包括选择赛道、设置赛车参数、选择训练算法等。
使用Python或者Amazon机器学习服务等工具来进行模型开发和训练。在训练模型时,需要选择合适的超参数、设置训练轮数、学习率等,以及选择适当的奖励函数和惩罚函数。
在训练模型后,需要对模型进行调试和优化,包括分析训练数据、调整超参数、修改奖励函数等。
在调试和优化模型后,需要对模型进行测试和评估,包括测试模型在不同赛道和不同环境下的表现,评估模型的准确率和泛化能力等。
需要注意的是,以上流程是一个迭代的过程,需要不断地进行模型开发、训练、调试、测试和优化,才能得到一个高效、准确、可靠的强化学习模型。
6月27日-28日,将举办 Amazon DeepRacer 中国峰会总决赛,并同步启动Amazon DeepRacer 自动驾驶赛车名校邀请赛,还在现场计了 Amazon DeepRacer 实训营、现场挑战及 Girls in Tech Show。同时,全球联赛正式开启,兴趣的小伙伴可以报名参赛!
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在中国,已经有超过百家企业组织或者参与过 Amazon DeepRacer 自动驾驶赛车的竞赛。
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本次中国峰会,将同步启动 Amazon DeepRacer 自动驾驶赛车名校邀请赛。
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来自全球的顶尖车手通过层层选拔晋级,最终在亚马逊云科技 re:Invent 大会角逐巅峰。
每年 Amazon DeepRacer 全球联赛都是全球开发者的一次盛宴,今年的全球联赛已正式开启,无论你是机器学习的小白,还是已经能够成熟训练模型的大神,都可以通过 Amazon DeepRacer 解锁 AI 技能,收割丰厚大奖!
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