AWS DeepRacer は 2018 年の発表以降、強化学習を楽しみながら学ぶことができるプラットフォームとして多くの皆様に愛されてきました。個人でお楽しみになられるお客様はもちろん、社内イベントとしてご活用いただいたり、AWS や機械学習のための学びの場としてお使いいただいた例も数多くあります。 たくさんのお客様をご支援するなかで AWS DeepRacer のモデルを改善するためのテクニックや、学習経過に関するグラフの見方などのさまざまな質問・お問い合わせをいただく機会も増えました。5 月 11 日～12 日に行われる AWS Summit Online では、AWS DeepRacer リーグを 5 月 2 日〜 5 月 31 日まで開催されており、それに合わせて 2 つのワークショップを開催します。この記事はそのうちの上級者向けのワークショップに関する情報をまとめたものになりま

AWS Machine Learning Blog AWS DeepRacer device software now open source AWS DeepRacer is the fastest way to get started with machine learning (ML). You can train reinforcement learning (RL) models by using a 1/18th scale autonomous vehicle in a cloud-based virtual simulator and compete for prizes and glory in the global AWS DeepRacer League. Today, we’re expanding AWS DeepRacer’s ability to provid

AWS Machine Learning Blog Training a reinforcement learning Agent with Unity and Amazon SageMaker RL Unity is one of the most popular game engines that has been adopted not only for video game development but also by industries such as film and automotive. Unity offers tools to create virtual simulated environments with customizable physics, landscapes, and characters. The Unity Machine Learning A

Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker RL を利用した Unity 上での強化学習エージェントの作成 Unityはゲーム業界をはじめ、映画や自動車業界など幅広い分野で利用されている仮想環境エンジンです。ユーザーはUnityで提供されるツールを通して、独自の物理法則、地形、キャラクターを作成することが可能です。Unity Machine Learning Agents Toolkit (ML-Agents)はオープンソースプロジェクトで、Unityで構築した仮想環境内で動作する強化学習エージェントを作成することが可能です。強化学習とは機械学習の一種であり、エージェントはある環境上の一連のアクションに対して受け取る総報酬を最大化するための方策を学習します。SageMakerにおける強化学習の取り組みについてはこちらのブログを参照ください。Unity

AWS RoboMakerでロボットの機械学習トレーニングをしてみよう：クラウド×ロボットの現在（3）（1/3 ページ） クラウドを活用してロボットの開発や運用、管理を行うクラウドロボティクス。最終回となる今回は、実際にクラウドシミュレーターを活用して、サンプルアプリケーションを用いながらロボットを機械学習で訓練する手順を紹介する。クラウドシミュレーターにはAWS RoboMakerを使う。 前回の連載第2回ではロボット開発に役立つクラウドシミュレーターの紹介と、その活用方法を説明しました。最終回となる第3回ではAWS RoboMakerを使って、さまざまな分野で活用が進む機械学習でロボットをトレーニングする手順を解説し、クラウドシミュレーターによる機械学習への応用の可能性を紹介したいと思います。 ≫連載「クラウド×ロボットの現在」バックナンバー ここで説明する内容は、AWSアカウントをご

The top vehicle safety regulator in the U.S. has launched a formal probe into an April crash involving the all-electric VinFast VF8 SUV that claimed the lives of a family…

AI AWS expands DeepRacer league, announces car updates Last year at AWS re:invent, the company’s massive customer conference, Amazon launched a new miniature race car and a racing league, all designed to teach developers about machine learning in a fun way. Today, ahead of next week’s re:Invent conference, the company announced some enhancements including an improved car and expanded racing schedu

こんにちは、菊池です。re:Invent直前だというのに大きな発表が続きます。 ちょうど一年前のre:Invent 2018で強化学習による自律走行車である AWS DeepRacer が登場されましたが、先ほど、新しいモデルである AWS DeepRacer Evo が発表されました！ AWS DeepRacer Update – New Features & New Racing Opportunities Hands-On with AWS DeepRacer Evo Autonomous Race Car! 上記ブログより、DeepRacer Evoの外観です。 昨年の発表はこちら。 [速報] 1/18スケールのラジコンカー！ AWS DeepRacer が登場！ #reinvent AWS DeepRacer Evo DeepRacer Evoには、ステレオカメラと光検出/測距（

第4回　手を動かして強化学習を体験してみよう（自動運転ロボットカーDeepRacer編）：AWS DeepRacer入門（1/3 ページ） 強化学習が初めての人に最適な「AWS DeepRacerのコンソールとシミュレーション環境」を使って、ディープラーニングを体験してみよう。コンソール上で強化学習の各ハイパーパラメーターを設定してモデルに学習させ、さらに評価し、バーチャルレースにデプロイするまでの手順を解説する。 連載目次 AWS DeepRacerは、自律走行を行うロボットカーである（第1回詳しく説明した）。その走行エンジンの作成には、ディープラーニングの「強化学習」と呼ばれる手法が用いられる（第2回詳しく説明した）。強化学習による「学習」や「評価」は、シミュレーション環境（＝シミュレーター）上で行えるようになっており、車の走り方、つまり強化学習のハイパーパラメーター（＝学習を調整する

Amazon Web Services ブログ 【開催報告】AWS DeepRacer リーグ テクニカル・ワークショップ 皆さん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 (AWS) アソシエイトソリューションアーキテクトの小田桐昂史です。暑い日が続いておりますが、いかがお過ごしでしょうか。 5/30 (木) AWS Loft Tokyo において、AWS DeepRacer リーグ テクニカル・ワークショップが開催され、満席となる非常に多くの方にご参加いただきました。今回は、AWS DeepRacer カー実機の登場によって、毎日の暑さにも負けないほどに盛り上がったこのイベントの様子についてお伝えしたいと思います。次回 6/6 (木) のお申し込みも受け付けております(内容は今回とほぼ同様となります)。 まずはじめに、AWS DeepRacer リーグの開催概要について