• AIGC 时代,Amazon DeepRacer 带你驶入机器学习的快车道


    跟随着智能化浪潮,我们已经来到了 AIGC 时代的前沿。尤其是大模型和开源模式的推动,正在从源头改变着AI领域乃至整个科技领域的格局。

    AI 技术创新引发的新一轮互联网变革正在悄然发生,也将深刻地影响着人们的未来。如何把握住这个时代的技术机遇,对与你我而言都颇具现实意义。那么,在这个学习无处不在的时代,我们应该如何学习 AI?答案是:用一辆小车。

    这并无夸大。尽管在 AIGC 的大幕下,并不缺乏学习人工智能的工具和资源,但Amazon DeepRacer 这种独特而有效的方式却并不多见。Amazon DeepRacer 是一个由亚马逊云科技推出的 AI 赛事,旨在通过模拟自动驾驶的场景,让参与者在云端环境中学习和应用机器学习、强化学习(Reinforcement learning,简称RL)等技术。

    在 AIGC 时代的今天,学习 Amazon DeepRacer 已经成为一种潮流,也成为了在时代中保持竞争力的重要手段。在此过程中,参与者不仅能够学习 AI 技术的基本原理,还能够深入理解 AI 技术如何在全球化和云计算的支持下,解决现实世界的问题。

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    都 2023 年了,不懂点儿 AI 怎么行?

    在 AIGC 的背景下,Amazon DeepRacer 赛事的价值不仅仅在于它的教育意义,更在于它如何将 AI 的理论应用到实际场景中,这是探索 AIGC 时代快速学习路径的关键一步。

    近年来,机器学习这一技术受到广泛关注和重视。机器学习的流程本质上是数据准备、数据分析、数据处理、结果反馈的过程。这个过程不需要人工干预,需要的是系统存储的随着时间推移而输入的数据。

    随着机器学习技术发展以及人们需求的提高,对机器学习能力的要求也日渐提升。其中,强化学习作为机器学习的一个领域,它负责在没有先验信息的情况下做出更好的决策;并且能通过奖励塑造来创造自己的数据集。在过去几年里,强化学习技术在工业领域得到了重视,然而在专业教育背景下,RL 项目如何促进创新教育的研究却很少。

    因此,如何将强化学习技术带到开发人员和爱好者身边,给予更好的平台和技术支持,帮助和鼓励机器学习的引入和学习,创造使用游戏化教育或游戏化学习技术等参与度,是一件十分迫切且具有挑战性的事情。

    在这样的背景下,Amazon DeepRacer 以简化的方式引入了强化学习的使用,以竞赛的形式提出挑战,鼓励参与者提高该领域中复杂的分数,在这种情况下,参与者只需要一些小小的指导,就可以创建和训练机器学习模型,并达到强化学习的应用效果。沉浸式体验自动驾驶的同时,还可以参与 Amazon DeepRacer 全球联赛。

    自 2018 年诞生起,Amazon DeepRacer 便深受开发人员喜爱。这款由亚马逊云科技推出的由强化学习、3D 赛车模拟器驱动的 1/18 比例的全自动驾驶赛车,专为开发人员和机器学习爱好者进行强化学习实践而打造,旨在模拟现实世界的条件,同时在物理赛道上测试RL模型。

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    Amazon Deep Racer 硬件规格

    作为一个教具,Amazon DeepRacer 提供了一种学习 ML 和 RL 的轻松有趣且独特的路径,开发人员可以更好地理解 RL 及其背后的数学原理,并通过融合人工智能和机器学习、强化学习等技术的后台系统,直接训练、评估和调整强化学习模型,并将其部署到车辆上,通过在实际赛道上竞赛,可以测试模型的性能,使用车载摄像头监控赛道,模型自主控制速度和方向。

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    Amazon DeepRacer 部件

    同时,Amazon DeepRacer 强化学习(RL)采用了与其他机器学习方法不同的方法来训练模型。它的强大之处在于,它不需要任何标记的训练数据就可以学习非常复杂的行为,并且可以在优化长期目标的同时做出短期决策。无论是经验丰富的专业人士,还是初次开发模型的新手,都能够通过 Amazon DeepRacer 感受到自动驾驶的魅力,快速提升自身机器学习的专业技能。

    每年,Amazon DeepRacer 的自动驾驶联盟都会吸引超过 36 个国家上万名选手参加,目前已有超过 10 万名开发人员通过 Amazon DeepRacer 打开强化学习大门、感受赛车竞技体验、结识来自世界各地的同好者。

    为了让参与者们沉浸式地学习及开发,Amazon DeepRacer 为开发人员提供了学习、训练渠道与场所,让他们快速了解基本经验,充分理解机器学习的价值,同时,通过让开发人员了解模型的构建、训练、测试以及迭代方法,从而拥有更灵活、优质的应对方案。大家可以更理解机器学习和深度学习的思维方式和关键技术以外,通过完成比赛过程中数据收集、模型实现、评估部署和在线检测这四个循环步骤的机器学习任务,真正从 0 到 1 地完成“项目落地”。

    除此之外,完善的后备支撑和开放的赛制、成熟的培训体系,不仅能够提升人们对AI技术的兴趣和热情,还让“技术落地”问题变得更扎实、更有创造性。让大家真正体会通过自己的双手让技术到现实的呈现,每一步的努力都有迹可循,这就是 Amazon DeepRacer 的魅力所在。

    “Amazon DeepRacer 让机器学习变得可视化。几乎任何一种涉及到海量数据的业务,都可以生成衡量指标,可以用结果来判断我们是否做得好,以及能否做得更好。这就是机器学习能够派上用场的地方。”Amazon DeepRacer 月度赛季冠军获奖者曾总结道。

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    驾驭未来,2023 Amazon DeepRacer 8月赛道火热开启!

    作为科技圈自动驾驶领域的顶级赛事,2023 Amazon DeepRacer 中国联赛 8 月赛报名通道已正式开启!

    通过动手实践培训,构建 RL 模型,就可以参加 Amazon DeepRacer 月度联赛,在比赛中表现优异的选手,将有机会进入亚马逊云科技 re:Invent 全球大会上举行的 Amazon DeepRacer 冠军杯赛,与世界各地顶尖选手一决高下!

    在这里,世界各地的开发者和机器学习爱好者和你一起深入交流机器学习经验,共同体验自动驾驶的乐趣。自动驾驶赛车与机器学习将会碰撞出什么新的火花?谁能在一众大神中拔得头筹,一举拿下冠军?通往答案的路,就在你的脚下!

    这个 8 月,与全国各地 AI 爱好者共同激发思维、共同创造,享受人工智能技术带来的风驰电掣与成就感吧!

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    比赛时间:8 月 1 日-8 月 31 日

    长按图片扫码,即刻参赛!

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