エンジニアのためのレース、AWS DeepRacerが開幕中です。
挑戦の過程と、これから始める方に役立つ情報を共有します。
Day2 初レース参戦から報酬関数との格闘の末・・・
うわっ これメチャ面白そう！
機械学習とレースが一体化して
楽しみながら学習可能。かなり出遅れていますが、
個人的に参戦決定しました！人工知能の機械学習分野で、
またアマゾンが一歩リードする予感。日本企業にも頑張ってほしいですね！ https://t.co/Il7HLekPm7
— 恵比寿すらいむ (@vb11aeobmZr2k8Q) 2019年5月26日
これまでの経緯
2019年6月のAWS SUMMITに向けて情報収集していたところ、
DeepRacerというメチャ面白そうなものを見つけました。
世界中からオンラインで参加できるバーチャルレースがあり、
第一回のLondon Loopが4月29日～5月31日まで開催中です。
機械学習の知識ゼロでどこまで戦えるのか、
体当たり、当たって砕けろ企画です。
1日目の結果は下記リンクからどうぞ
さて、「報酬関数」との格闘で眠気がMAXな状況なので、
いきなり2日目の結果を発表したいと思います。
初代のデフォルト学習モデルからクローンを作成し、
報酬関数の改善を重ねること10代目の相棒がやってくれました！
なんとか12秒台を叩き出し、暫定ですが世界第53位を記録！！
ここまでの挑戦で分かったことを共有しますと、
ここまでの挑戦で分かったこと①
報酬関数はプログラミング言語であるpythonですが
サンプルの関数を参考にすればなんとかなります！
プログラミングというと、自分にはちょっと。。。と敬遠されるかもですが、
心配ご無用です。
サンプルの記述方式がアマゾンの公式に記載されているので、
全くの素人でも理解可能です。
むしろ、一回のクローン作製と1hの機械学習で約3ドル（USD）+αの費用がかかるので、
楽しみながらどんどん理解が深まります。
ちなみに現在までの請求費用は下記です。
やはり自身の金がからむので1回の機械学習にかける思いも半端ないですね。。
必然的に本気で挑むことになります（笑）
お金に余裕が無いほうがむしろ有利です。。
この10代目は、試走のタイムでは下記の通り、
12.670秒を記録しているので、
何度かバーチャルサーキットに参加すれば、
もっと記録を伸ばせそうです。
ここまでの挑戦で分かったこと②
バーチャルサーキットへの参加登録は30分ごとに1回可能です。
運もからみますが、スマホからもエントリー可能なので、
どんどん参加すればタイムが伸びる可能性があります
現時点（5/29の夜）メンテナンス中で、
強化学習もバーチャルサーキットへのエントリーもできない状況ですが、
仕事の合間にチャンスがあればsubmitするのが良いかもですね。
レースの期限が迫っているので、早めに復旧してほしいところです。
それでは、今日はこのあたりで。
Day3 まさかのメンテナンスで・・・
3日目の結果はこちらからどうぞ