機械学習手法の研究が盛んに行われていますが、その中でも強化学習が注目を集めています。強化学習とは、ラベル付けされた学習データを用いることなく、シミュレータ内での試行錯誤によって、エージェントの複雑な動作の判断原理を学習させるという機械学習手法です。現在でもロボットの動作や自動車の自動運転、ゲームAIといったものに活用されていますが、今後より複雑なエージェンが増えていき、ますます強化学習の出番は増えていくと予想されます。それに伴い、多くのエンジニアが強化学習について学ぶ必要が出てくるでしょう。DeepRacer」を発表しました。DeepRacerは、ロボットカーの自律走行モデルの実装を通じて、強化学習を体感することが出来るフレームワークです。SageMaker」内で構築した自律走行モデルを、3Dシミュレータ上で強化学習・テストをすることができます。簡単なsimulation-to-real-worldの転移により、シミュレータで学習させたモデルを、実世界のロボットカーの走行に利用することもできます。Atom)を備え、強化学習モデルによるアクセル・ステアリング操作での自律走行が可能だと発表されています。DeepRacerにより、手動でソフトウェア環境構築を行うことなく、最新の強化学習手法やsimulation-to-real-worldの転移を実体験することができます。League」という競技会を開催することも明らかにしました。シミュレータでのオンライン大会や実車でのライブ大会が開催され、自律走行によるタイムトライアルのスコアを競います。Cup」への出場権も与えられるようです。このような競技会で切磋琢磨することで、エンジニアのモチベーションが高められるでしょう。米Amazonではすでに予約が開始されており、3月の出荷を予定していると発表されています。定価は399ドルのところを、249ドルで割引販売がされています。今のところ日本からの予約注文はできないようです。DeepRacerの登場により、導入コストが下がり強化学習の活用が増えていくことが期待されます。機械学習ベースの自動運転研究においては、未だシミュレータ環境内での走行に留まるものが多く、実環境での走行実験はなかなか行われていません。そのような現状の中、ラジコンカーサイズの車とはいえ、実環境での自律走行を手軽に実装できるこのフレームワークは、エンジニアにとって強い刺激になるのではないでしょうか。人工知能で居眠り運転防止!ディープラーニングを用いた運転行動モニタリング技術で交通事故ゼロ社会へ!アカデミックAI顧問サービスMarvinでは企業のデータ分析チームの立ち上げや、AIプロジェクトに対して大学の研究者等を顧問として紹介するサービスを行なっています。検索:無料購読はこちらメールで新しい記事を読むメールアドレスを登録すると新しい記事のお知らせがメールで届きます。購読停止はワンクリックでできます。