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強化學習熱度延燒 亞馬遜延伸AWS AIaaS服務 力推DeepRacer系統布局邊緣應用市場 ...

2019-8-26 02:50 PM| 發佈者: SophieWeng@G| 查看: 119| 評論: 0|來自: DIGITIMES Research

摘要: 亞馬遜(Amazon)看重強化學習(Reinforcement Learning;RL)應用市場持續升溫,基於自駕車競賽情境,推出DeepRacer開發系統,讓開發者從中掌握RL應用開發要領。DIGITIMES Research分析師陳辰妃認為,DeepRacer系統可望 ...

強化學習(Reinforcement Learning;RL)近年來在人工智慧(AI)領域中進展快速,亞馬遜(Amazon)看重RL應用市場持續升溫,延續過去以實體裝置延伸AWS雲端服務的商業策略,基於自駕車競賽情境,推出DeepRacer開發系統,讓開發者從中掌握RL應用開發要領。DIGITIMES Research分析師陳辰妃認為,DeepRacer系統可望加速RL技術在產業間的普及,且透露亞馬遜布局機器人及無人載具等智慧裝置市場的意圖。


亞馬遜於2018年底re:Invent全球雲端用戶大會中,宣布推出以強化學習架構開發的AWS DeepRacer系統,該系統是以自動駕駛賽車場景為開發情境,讓開發者能以RL技術發展自動駕駛賽車神經網路模型,藉此熟悉RL自主學習的特性。


DeepRacer RL開發系統包含AWS雲端機器學習(Machine Learning;ML)開發套件SageMaker RL、RoboMaker機器人虛擬測試平台及一部小型實體賽車。開發者先是以雲端AWS SageMaker RL訓練出神經網路模型,再以雲端模擬器RoboMaker進行初步測試,最後再部署至小型實體賽車上驗證最終開發成果。


陳辰妃總結,DeepRacer能協助企業掌握強化學習技術自主學習的特性,進而發展機器人或無人載具等智慧化應用。此外,亞馬遜延續基於雲端服務推出智慧裝置的商業策略,相繼推出AI攝影機DeepLens及強化學習小型賽車DeepRacer,不僅能將AWS雲端AIaaS (AI as a Service)服務延伸至邊緣裝置以擴大事業版圖外,也讓企業用戶或開發者藉此探索更多不同的智慧化應用,可望為產業智慧化轉型挹注更多成長動能。


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