AWSがML学習用カーレースDeepRacer Leagueの敷居を下げて新人を歓迎

今回は「AWSがML学習用カーレースDeepRacer Leagueの敷居を下げて新人を歓迎」についてご紹介します。

関連ワード （AWS、機械学習等） についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、TechCrunch様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。

AWSは2018年に、デベロッパーに機械学習を楽しく教える方法としてDeepRacer Leagueを立ち上げ、その後さまざまなアップデートを重ねてきた。米国時間3月1日、同社はOpenとProという2つの部門がある2021年の新しいリーグシーズンを発表した。

Marcia Villalba（マルシア・ビラルバ）氏が書いているこの新しいリーグを発表するブログの記事によると「AWS DeepRacerは1/18スケールの自動運転レースカーで、AWSのDeepRacerコンソールでバーチャルにレースをしたり、あるいはAWS自身や顧客のイベントでトラックを実際に走ったりして、強化学習のモデルをテストする。AWS DeepRacerはスキルレベルの高低に関わりなく楽しめるし、機械学習の経験のない人でもよい。AWS DeepRacerを利用して強化学習を勉強するときはAWS DeepRacer Leagueに加わり、競走を楽しみながら機械学習を体験する」。

同社は最初、1/18サイズの実際のクルマを人が操縦するレースを構想していたが、パンデミックのおかげで2020年はバーチャルなイベントになった。しかし、その新しいかたちは新人の参入を難しくしたようだ。目標は人びとに機械学習を教えることであるため、新人が気軽に参加できることが同社にとっても重要ではないか。

そこで同社が開発したのがオープンなリーグ、Open Leagueだ。その名のとおり誰に対してもオープンで、このリーグでは自分のスキルを試せるし、上位10％入賞の常連になったらPro Leagueで競走できる。賞もあるし、クルマをカスタマイズすることもできる。

各月のPro Leagueで16位以内になった人は、AWS re:Invent 2021で行われる決勝に出場できる。決勝もバーチャルになるかどうか、それはパンデミックからの回復次第だ。

関連記事：AWSが開発者向けの機械学習キーボード 「DeepComposer」 を発表

画像クレジット：AWS

【原文】

AWS launched the DeepRacer League in 2018 as a fun way to teach developers machine learning, and it’s been building on the idea ever since. Today, it announced the latest league season with two divisions: Open and Pro.

As Marcia Villalba wrote in a blog post announcing the new league, “AWS DeepRacer is an autonomous 1/18th scale race car designed to test [reinforcement learning] models by racing virtually in the AWS DeepRacer console or physically on a track at AWS and customer events. AWS DeepRacer is for developers of all skill levels, even if you don’t have any ML experience. When learning RL using AWS DeepRacer, you can take part in the AWS DeepRacer League where you get experience with machine learning in a fun and competitive environment.”

While the company started these as in-person races with physical cars, the pandemic has forced them to make it a virtual event over the last year, but the new format seemed to be blocking out newcomers. Because the goal is to teach people about machine learning, getting new people involved is crucial to the company.

That’s why it created the Open League, which as the name suggests is open to anyone. You can test your skills and if you’re good enough, finishing in the top 10%, you can compete in the Pro division. Everyone competes for prizes, as well, such as vehicle customizations.

The top 16 in the Pro League each month race for a chance to go to the finals at AWS re:Invent in 2021, an event that may or may not be virtual, depending on where we are in the pandemic recovery.

（文：Ron Miller、翻訳：Hiroshi Iwatani）

機械学習とは | Microsoft Azure

機械学習の概念を概説します。機械学習の概要、機械学習のしくみ、機械学習プラットフォームに求める内容を確認できます。

機械学習 - Wikipedia

機械学習（きかいがくしゅう、英: Machine Learning ）とは、経験からの学習により自動で改善するコンピューターアルゴリズムもしくはその研究領域で [1] [2] 、人工知能の一種であるとみなされている。「訓練データ」もしくは「学習データ

機械学習とは | SAS

機械学習とは、コンピューターがデータから反復的に学習し、そこに潜むパターンを見つけ出すことです。そして学習した結果を新たなデータにあてはめることで、パターンにしたがって将来を予測することができます。人手によるプログラミングで実装していたアルゴリズムを、大量のデータから自動的に構築可能になるため、さまざまな分野で応用されています。

機械学習とは？3つの学習方法と利用例までを分かりやすく解 …

NTT東日本は、中堅・中小企業や店舗で働く皆さま、個人事業主さまの課題を解決する、さまざまな取り組みを行っています。

【完全版】機械学習とは？解決できる課題から実例まで徹底 ...

機械学習の活用は、人間では処理しきれない大量のデータを分析することを可能にします。また、社内システムに機械学習の技術を導入すると、業務の効率化やコスト削減などの効果が期待できます。そこで今回は、導入事例と合わせて機械学習とはなにかについてご紹介します。

機械学習とは？これだけは知っておきたい3つのこと - MATLAB ...

機械学習とは何か？なぜ重要なのか？仕組み、ビジネス活用事例、学習/習得法、アルゴリズムを分かりやすく解説。また、人工知能（AI）やディープラーニングとの違いについても説明します。

一から始める機械学習（機械学習概要） - Qiita

 · 機械学習とは大量のデータに対し、そこに潜むパターンを覚えさせ（学習）、未知のデータを判断するルール（モデル）を獲得させることである。 現在において、機械学習は金融工学、画像処理、自動運転、生物学など様々な分野に影響を与え始めています。

【機械学習とは？】種類別に簡単にわかりやすく紹介 ...

「機械学習」という言葉を聞いたことがありますか？人工知能（AI）ブームを理解するための基本である「機械学習」について、種類別にわかりやすく解説しています。機械学習とディープラーニングの違いや、DQNについても簡単に解説しています。AI時代を生きる皆さんは必読の記事です。

機械学習をどこよりもわかりやすく解説！ 教師ありなし学習 ...

 · 機械学習をどこよりもわかりやすく解説！ 教師ありなし学習・強化学習だけでなく5つのアルゴリズムも完全理解！ 最終更新日： 2020年6月1日こんにちはAINOWインターンのsatoshiです。今回の記事ではAIやディープラーニングと ...

新技術導入編（5） 機械学習にPythonは必須か - ミニ ...

　AI （人工知能）や機械学習 と聞いても、自分とはあまり関係ないと思われる人も多いかもしれません。しかし、実はそんなに遠い技術というわけではありません。新しいものが大好きな宇佐木さんと虎岡さんは、自社のシステムに組み込むことを検討しているようです。