目次(投稿一覧)
- DeepRacerのはじめかた(1)概要と目次
- DeepRacerのはじめかた(2)サービスの利用開始と参考費用
- DeepRacerのはじめかた(3)最初のエンジンを作成 ← 表示中
- DeepRacerのはじめかた(4)Evaluation(作成したエンジンを評価)
- DeepRacerのはじめかた(5)ログの場所
- DeepRacerのはじめかた(6)モデルのダウンロード方法
- DeepRacerのはじめかた(7)Virtual Circuit
- DeepRacerのはじめかた(8)参考情報 モデルのトレーニングと評価
概要
エンジン(モデル)作成には強化学習(きょうかがくしゅう)を使います。
RL は Reinforcement Learningの略です。
reward(褒賞、報酬)というものが出てきますが、正しく学習できたときのご褒美(できなかったときの罰)のようなものです。
強化学習について調べてみてから、以下に挑戦してみてください。
***AWS Deep Racer***サイト
最初のエンジン(モデル)を作成開始
注意:Regionを**米国東部 (バージニア北部)**に変更
または、こちらのリンクにアクセス AWS DeepRacer
AWS DeepRacer を開始
Create model
ページの下部にある 「Create model」ボタンを押すと最初のエンジン(モデル)の作成を開始できます。
Create modelの手順
- Account resourcesをリセット(初期状態から開始したいときのみ)
- Model details(名前や備考を記載)
- Environment simulation(どのコースで学習を進めるかを決定)
- Action space(ロボットの動作条件を決定)
- Reward function(強化学習の報酬条件等を記載)
- Hyperparameters(ハイパーパラメーターを設定)
- Stop conditions(強化学習を何分行うか)
注意
以降は、Create modelページの項目を***「初期状態」画面***で説明します。
実際は各設定を色々と調整し、より良いモデルの作成にチャレンジすることになります。
また、設定した内容については、キャプチャしたり、メモしておくことをお勧めします。
Overview
Account resources
初期状態から開始したいときのみ Reset resurces ボタンを押しますが、最初に作成する場合は(作成したところなので)不要だと思います。
緑のチェックマークが表示されていることを確認下さい。
Model details
Environment simulation
どのコースで学習を進めるかを決定します。
もくもく会の参加者は「re:Invent 2018」を選択してください。
Action space
Reward function
強化学習の報酬条件等を記載します。
詳細情報やサンプルについては、こちらを参照ください。
AWS Input Parameters of the AWS DeepRacer Reward Function
記載が終わったら、必ず「Validate」ボタンで構文に間違いがないかを確認してください。
開始時にも「Validate」のチェックは自動的に行われます。
Hyperparameters
Stop conditions
強化学習を最大何分行うかを設定します。
注意:この時間=課金対象になります
下に注意事項が明記されていますので、必ず確認してください。
長く学習させると、費用が高くなります。
強化学習を開始
準備が完了したら、「start training」ボタンで、最初のエンジン(モデル)の強化学習を開始します。
開始まで6分程かかりますので、しばらく待ちます。
学習中の参考画面)実際にコースを走る映像も出てきますので、見ていても楽しいです。
注意:
・この学習中の映像は、学習が終了した後に再生することはできません
必要な場合は録画しておく必要があります。
(映像の表示がうまくいかない場合も多いですが、回線やPCの見直しで改善することも。)
・Webブラウザを閉じたり、PCを終了しても学習は続きます
・中止したい場合は画面上のStop trainingボタンを押し、確認画面で停止する事で学習を終了させる事ができます。
強化学習の完了と最初のエンジン(モデル)が完成
強化学習が終了し、最初のエンジン(モデル)が完成したら、表示がCompletedになります。
移動
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