Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
AWS DeepRacerで最適な行動・報酬関数を得る為の試行錯誤
Search
貞松政史
May 16, 2019
Technology
0
2k
AWS DeepRacerで最適な行動・報酬関数を得る為の試行錯誤
2019/05/16 DeepRacer同好会 第二回オフライン勉強会@大阪 のセッションスライドです。
貞松政史
May 16, 2019
Tweet
Share
More Decks by 貞松政史
See All by 貞松政史
Amazon Forecast亡き今、我々がマネージドサービスに頼らず時系列予測を実行する方法
sadynitro
0
150
今日のハイライトをシステマティックに
sadynitro
1
36
はじめてのレコメンド〜Amazon Personalizeを使った推薦システム超超超入門〜
sadynitro
1
850
予知保全利用を目指した外観検査AIの開発 〜画像処理AIを用いた外観画像に対する異常検知〜
sadynitro
0
520
20230904_GoogleCloudNext23_Recap_AI_ML
sadynitro
0
690
Foundation Model全盛時代を生きるAI/MLエンジニアの生存戦略
sadynitro
0
800
Amazon SageMakerが存在しない世界線 のAWS上で実現する機械学習基盤
sadynitro
0
160
Amazon SageMakerが存在しない世界線のAWS上で実現する機械学習基盤
sadynitro
0
1.5k
みんな大好き強化学習
sadynitro
0
970
Other Decks in Technology
See All in Technology
データプロダクトの定義からはじめる、データコントラクト駆動なデータ基盤
chanyou0311
3
370
組織成長を加速させるオンボーディングの取り組み
sudoakiy
3
300
アプリエンジニアのためのGraphQL入門.pdf
spycwolf
0
120
AI前提のサービス運用ってなんだろう?
ryuichi1208
8
1.4k
Zennのパフォーマンスモニタリングでやっていること
ryosukeigarashi
0
560
OS 標準のデザインシステムを超えて - より柔軟な Flutter テーマ管理 | FlutterKaigi 2024
ronnnnn
1
340
ExaDB-D dbaascli で出来ること
oracle4engineer
PRO
0
3.9k
10XにおけるData Contractの導入について: Data Contract事例共有会
10xinc
7
720
The Rise of LLMOps
asei
9
1.9k
Chasing the White Whale of Open Source - ROI
mrbobbytables
0
120
Security-JAWS【第35回】勉強会クラウドにおけるマルウェアやコンテンツ改ざんへの対策
4su_para
0
200
Exadata Database Service on Dedicated Infrastructure(ExaDB-D) UI スクリーン・キャプチャ集
oracle4engineer
PRO
2
3.2k
Featured
See All Featured
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
4
140
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
265
13k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
94
13k
Music & Morning Musume
bryan
46
6.2k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
788
250k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
PRO
10
730
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
267
20k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
0
130
Adopting Sorbet at Scale
ufuk
73
9.1k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
28
9.1k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
49
11k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
73
5.3k
Transcript
AWS DeepRacerで 最適な⾏動・報酬関数を得る為の試⾏錯誤 クラスメソッド株式会社 データインテグレーション部 2019.5.16 DeepRacer同好会 第⼆回オフライン勉強会@⼤阪 貞松 政史
1
2 本⽇のハッシュタグ #AWSDeepRacerJP
3 ⾃⼰紹介 貞松 政史 (サダマツ マサシ) @sady_nitro データインテグレーション部 (DI部) 開発チーム
岡⼭オフィス勤務 データ分析基盤開発 某コーヒー関連 SageMaker Lambda ⽒名 所属 近況 好きなAWS サービス
4 本セッションから得てほしいこと DeepRacer 楽しい︕
5 本セッションから得てほしいこと DeepRacerのAction設定どうしたら良い︖ DeepRacerの報酬関数設計どうしたら良い︖ この⼿の悩みを解決する⼿がかりに
6 本セッションで話さないこと 強化学習の⼿法(アルゴリズム)についての詳細 DeepRacerの実機を⽤いた開発
7 お品書き DeepRacerコンソールを⽤いた開発 DeepRacerのAction設定 DeepRacerの報酬関数設計 1 2 3
8 DeepRacerコンソールを⽤いた開発
9 DeepRacerコンソール
10 DeepRacerに対する強化学習の環境 State (状態) DeepRacerのカメラ画像 Action (⾏動) 状態に対するエージェント (DeepRacer)の動作 Reward
(報酬) 報酬関数で設定した動作の 結果に対する報酬値
11 DeepRacerコンソールを⽤いた開発の流れ 必要なAWSリソースを作成 学習モデルを作成・学習実⾏ 学習済みモデルの評価・デプロイ
12 必要なリソースを作成 ※ S3やVPCの課⾦も発⽣しているので注意︕
13 モデルを学習 モデル名・概要⼊⼒ 学習対象のコース選択 ⾏動パターンの設定 報酬関数の実装 ハイパーパラメータの設定 学習時間の設定
14 トレーニングの実⾏ 時間毎の累積報酬 DeepRacerのカメラ画像 (シミュレーター)
15 学習済みモデルを評価 学習済みモデルで3〜5回トライアルを⾏う ⁻ Time : 1回のトライアルでかかった時間 ⁻ Trial result
: 100%ならコース1周完⾛
16 DeepRacer League Virtual Circuitに参加 学習済みのモデルを Submitしてレース に参加
17 参考ブログエントリー その1 https://dev.classmethod.jp/cloud/aws/aws-deepracer-virtual-circuit-join/
18 DeepRacerのAction設定
19 DeepRacerのAction設定⽅法 l ハンドルの操作⾓ l スピード(m/s) →最⼤値と⾏動数(刻み幅) で設定
20 設定されたAction ハンドルの操作⾓とスピー ドの掛け合わせで⾏動パ ターンが設定される
21 Actionを設定する上での注意点 ⾏動パターンを増やし過ぎると学習に時間が掛かる 学習ジョブのClone時は元のActionを変更できない コースの特性に合わせて設定が必要 報酬関数の設計とトータルで考える必要がある
22 DeepRacerの報酬関数設定
23 報酬関数を作成する エージェント(DeepRacer) から得られる情報を元に ⾏動に対する報酬を設定する https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/ deepracer/latest/developerguide/de epracer-reward-function-input.html
24 報酬関数の例 パターン1 センターラインに沿って⾛⾏させる
25 報酬関数の例 パターン2 早いスピードで⾛⾏させる ※Action設定でスピードのパターンが1種類のみの場合は無意味
26 報酬関数の例 パターン3 急ハンドルやジグザグ⾛⾏を抑制する
27 参考ブログエントリー その2 https://dev.classmethod.jp/machine-learning/aws-deepracer-pattern-of- reward-function/
28 報酬関数を実装する際のポイント コースの特徴を捉える 適切なActionの設定を⾒極める まずは1周完⾛できるモデルになるように 報酬関数を設計する
29 コースの特徴を捉える センターラインに沿うと上⼿く いきそう キツめのカーブがいくつかある (スピードの調整が必要︖) re:Invent 2018
30 コースの特徴を捉える London Loop センターラインにびったり沿う と無駄が多そう 緩いカーブの連続で構成されて いる(速いスピードを維持する のが良さそう︖)
31 適切なAction設定を⾒極める コースの特徴や実際の動作・ログを⾒て Actionを設定する 例) スピードはトップスピード(5m/s)のみでOK ハンドル操作は-30°〜30°まで取らないと曲がりきれない etc…
32 まずは1周完⾛ 完⾛できなければ記録なしになる タイムを縮める以前の問題 all_wheels_on_track(コースアウト判定)や distance_from_center(中央線からの距離)など
33 さらなる⼯夫 取得したパラメータにする判定を厳しくする (もしくは緩くする) 条件を組み合わせる ハイパーパラメータを調整する(最後の⼿段) https://github.com/Unity-Technologies/ml- agents/blob/master/docs/best-practices-ppo.md
34 実際にモデルの学習を繰り返してわかったこと London loopをひたすら回した結果 • センターラインにびったり張り付いても速くない • 意外とフルスロットルでいける • 報酬関数は複雑なほど良いわけでは無い
• 最終的にカリッカリにタイム短縮を狙うならstepsや progressの考慮が必要…︖ • さらにカリッカリにチューニングする場合はハイパーパ ラメータの調整も⼊ってくる…︖
35 デモ的なもの
36 ⽣まれたてのDeepRacer
37 デフォルト設定で学習
38 デフォルト設定 vs ⾏動・報酬関数を調整
39 まとめ
40 まとめ DeepRacerコンソールを⽤いた開発 ⾏動パターンの設定⽅法と注意点 報酬関数の設計 実装パターンの例 実装する際のポイント 実践してわかったこと
41 DeepRacer 楽しい︕
None