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楽しみながら機械学習を学べる!DeepRacer入門

 楽しみながら機械学習を学べる!DeepRacer入門

MasahiroKawahara

September 18, 2019
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Transcript

  1. 3 ⽬次 ü DeepRacerとは ü DeepRacer 各プロセス Ø 学習フェーズ Ø

    評価フェーズ Ø リーグ参戦 ü DeepRacer やってみた
  2. 4 ⾃⼰紹介 川原 征⼤ AWS事業本部 コンサルティング部 AWSエンジニア ü 職歴 Ø

    2017/04 SE会社 ⼊社 • 主にオンプレネットワーク • 少しAWS Ø 2019/06 クラスメソッド ⼊社 ü 好きなもの︓
  3. 30 評価フェーズ ü トレーニングしたモデルを評価する Ø 仮想空間上で評価 • 後述 Ø 現実空間上で評価

    • 実機にモデルを転送 • 物理サーキット上で⾛らせてみる (引⽤) DNPオリジナル・コースによる「AWS DeepRacer GP powered by DNP」を初公開 https://www.dnp.co.jp/news/detail/1192345_1587.html
  4. 35 (分析例) CloudWatch Logs Insights Ø 各エピソードの⾛⾏結果表⽰ (コースアウト or 完⾛、タイム)

    Ø 完⾛率の表⽰ Ø CSV保存 → 分析ソフトウェア ...など DeepRacerのモデルの学習状況をCloudWatch Logs Insightsで確認する https://dev.classmethod.jp/machine-learning/deepracer-cwlogsinsights/
  5. 40 DeepRacerリーグ概要 ü “世界初のグローバル⾃⾛型レーシングリーグ” ü 今は re:Invent 本戦に向けた予選中 Ø 仮想:

    バーチャル サーキット・リーグ Ø 実機: サミット サーキット・リーグ https://aws.amazon.com/jp/summits/tokyo-2019/deepracer-league-guide/ Now!!
  6. 41 バーチャル サーキット・リーグ ü ⽉替りで開催 ü トレーニングさせたモデルを提出 (Submit) する Ø

    5回試⾛。完⾛したベストタイムがリーダーボードに登録 Ø Submit は 30分に 1回 7⽉: Empire City Circuit 8⽉: Shanghai Sudu 今⽉(9⽉) : Cumulo Carerra
  7. 44 リーグの報酬 ü DeepRacer 賞 Ø 対象︓10位以内の⼊賞 Ø 賞品︓DeepRacer レーシングカー実機

    ü re:Invent 賞 Ø 対象︓1位 + α (※) Ø 賞品︓re:Invent リーグへの参戦権 • 参加費、交通費、宿泊費は AWS が負担︕ ※ 各サーキットを通じて所定の⽅法で評価された「ポイントゲッター」 https://aws.amazon.com/jp/summits/tokyo-2019/deepracer-league-guide/
  8. 53 報酬関数 ü ⼊⼒パラメータについて学ぶ Ø distance_from_center Ø steering_angle Ø speed

    ... など https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/deepracer/latest/developerguide/deepracer-reward-function-input.html
  9. 56 ハイパーパラメータ ü 勉強会で⼤雑把に理解。とりあえずデフォルト設定で ← 1学習で使⽤するデータ量 ← 学習回数 ← 学習しやすさ

    ← ⾏動選択のランダムさ ←どれだけ将来のステップを考慮するか ←損失関数の選択。Huberの⽅が収束がいいらしい ←どれだけ経験を積んでから更新するか
  10. 69 感想 ü DeepRacer 楽しい︕ Ø ⾞の(⾃動)運転という親しみやすいお題 Ø 知らず知らずのうちに各専⾨⽤語が頭に⼊っていく ü

    分析で得られたスキルが多い Ø AWS (CloudWatch Logs Insights) Ø Python (pandas, matplotlib, JupyterNotebook) ü 機械学習を学ぶモチベーションができた Ø 現在勉強中・・・
  11. 71 まとめ ü DeepRacerは楽しみながら強化学習を学べるコンテンツ ü 仮想/Summit リーグは報酬あり Ø 10位以内 ...

    実機レーシングカー Ø 1位 ... re:Invent (ラスベガス) 招待 ü 機械学習未経験者にこそオススメ Ø 実体験を通して⾃然と知識が⼊っていく Ø 機械学習に DeepDive するきっかけに
  12. 73 ほか参考資料 ü 料⾦・無料利⽤枠について Ø https://aws.amazon.com/jp/deepracer/pricing/ ü DevelopersIOの DeepRacer関連のブログ⼀覧 Ø

    https://dev.classmethod.jp/referencecat/aws-deepracer/ ü DeepRacer リーグのルール詳細 Ø https://aws.amazon.com/jp/summits/tokyo-2019/deepracer-league-guide/ ü AWS DeepRacer workshop Ø https://github.com/aws-samples/aws-deepracer- workshops/blob/master/Workshops/2019-AWSSummits- AWSDeepRacerService/Lab1/Readme-Japanese.md