Perguntas frequentes do AWS DeepRacer

O DeepRacer é a forma mais rápida de começar a correr, literalmente, com o aprendizado por reforço (RL), com um carro de corrida totalmente autônomo na escala de 1:18 dirigido por meio de aprendizado por reforço e um simulador de corridas 3D. Qualquer pessoa pode treinar, avaliar e ajustar modelos de RL no simulador online, implantar modelos em um dispositivo AWS DeepRacer ou carro de controle remoto para uma experiência autônoma no mundo real ou competir uns contra os outros.

O simulador do DeepRacer oferece um tutorial para que você comece a usar o aprendizado por reforço e treine o seu primeiro modelo. Você também poderá avaliar e ajustar seus modelos. A documentação do desenvolvedor do AWS DeepRacer fornece detalhes adicionais sobre como criar o seu primeiro modelo e também como aprimorar modelos.

Não. Você pode treinar e avaliar modelos sem ter um carro do AWS DeepRacer. 

Não. O AWS DeepRacer usa o modelo de RL implantado e as informações da câmera para executar localmente as inferências. O AWS DeepRacer deve estar conectado à mesma rede Wi-Fi que o dispositivo usado para iniciar e parar a direção autônoma. Os detalhes sobre como configurar um veículo podem ser encontrados na documentação do desenvolvedor.

O DeepRacer na AWS é integrado ao Amazon SageMaker, para treinamento de modelos de aprendizagem por reforço; ao AWS RoboMaker, para disponibilizar o simulador de corridas; ao Amazon Kinesis Video Streams, para streaming de vídeo de simulação virtual; ao Amazon S3, para armazenamento de modelos; e ao Amazon CloudWatch, para captura de logs.

Atualmente, os desenvolvedores não podem adicionar outras pistas ao simulador do DeepRacer. 

Não. O treinamento em um modelo de RL precisa de um feedback relacionado ao resultado das ações tomadas pelo modelo. Esse ciclo de feedback existe no simulador do DeepRacer, mas não no mundo real.

Atualmente o DeepRacer não dá suporte ao treinamento local.

Sim. Você pode usar o DeepRacer Distributed Training SageMaker Notebook para criar e treinar modelos de RL e implantá-los no carro do AWS DeepRacer de maneira manual.