トレーニングが実行されています。レポートが表示されます。ここから、トレーニングやテストの報酬を確認します。サーバーが動作しており、トレーニングのログに簡単にアクセスできます。エンドポイントからアクセスできます。コマンドでもログやモデルを取得できます。例として以下のコマンドを示します。実行するトレーニングとテストの両方をローカルで実行してデバッグに利用できます。適切なオプションを追加して使います。つの例を通じて確認しましょう。環境の四足歩行ロボットです。大きな平均報酬を実現できれば、エージェントがタスクを解決したと見なします。試せばわかりますが、どちらのタスクも難易度はかなり高いです。次の表は、実験環境の設定についてまとめたものです。インスタンスでも実験を行いました。超えるように調整します。(GCE)今回の実装では、両方のタスクをクリアできました。実行すると速度を大幅に向上できる可能性があります。アルゴリズム開発のイテレーションの向上にもつながります。タスクに対して強力なソリューションとなります。実行することで大幅な高速化を実現できます。リサーチャやエンジニアが新しいアイデアを試すイテレーションのスピードが上がります。力をもっとも活かせる応用は、難しい問題を解くためのシミュレーション環境をローコストに用意できるケースです。コントローラをトレーニングする方法が効果的であることが実証されています。モデルでもシミュレーション環境を実現できます(1、2、3)。ノード規模の並列シミュレーション環境での学習が可能でしょう。ポリシー最適化では対応できなかったさまざまな応用が可能です。使い、ポリシーのトレーニングだけでなくより優れたロボットの設計まで学習しています。デザインの領域では、ずっと多くのクリエイティブな応用が生まれるはずです。アーキテクチャが、進化型アルゴリズムを使うことでパラメータのトレーニングなしで得られることを実証しています。リサーチャを驚かせ、進化の手法が切り拓くまったく新しい研究分野の存在を示しています。触媒となり生じました。構成された大規模クラスタへ簡単にスケールできる進化の手法は、これからのコンピューティング革命をリードするカギとなるでしょう。よるディープラーニングの詳細については以下をご覧ください。日(水)の夜の時間帯に開催するセッションをピックアップしてご紹介します。時以降に開催するセッションでは、お弁当を提供させていただきますので、お仕事帰りにぜひお気軽にご参加ください。ゲノムの変異検出を高速かつ安価に実現することを可能にします。活用することで、膨大な変異情報を標準的なSQLで解析することが可能になります。オープンソースを使用し、ゲノムデータをエンドツーエンドで解析する方法を学びます。Factory』をリリースしました。プラクティスを、デモを交えて紹介します。with」では、自分のほしい本がどの店舗にあるか分かる在庫検索機能があります。億件を超える在庫データの参照、更新を可能にしています。このシステムを構築、運用するにあたっての数々の失敗と、どうやって乗り越えたかを共有します。移行事例を紹介します。移行することを決めた理由、移行にあたっての学び、今後の展望について話します。ユースケースにおける最適なストレージの選択についてご紹介します。サービスとの連携にしたファイルのワークフローについてデモでご紹介します。小規模アプリから大規模システムまで、本番環境に必要な様々な機能を備えています。最大限に活用した、クラウドネイティブ・アプリの運用方針までご紹介します。いう機能を提供しております。このセッションではその詳細を、実際に実装されたお客様の実例とともに解説します。認定資格取得者向けの特典をご用意しています。こちらにもぜひ足をお運びください。