1차완료/ML (34) 썸네일형 리스트형 DeepRacer 직전 모델 살짝 튜닝, 디폴트 로직 추가 import math # import random # import numpy # import scipy # import shapely def reward_function(params): # 초기화 reward = 0 # param 값 다 가져오기 all_wheels_on_track = params['all_wheels_on_track'] x = params['x'] y = params['y'] closest_objects = params['closest_objects'] closest_waypoints = params['closest_waypoints'] distance_from_center = params['distance_from_center'] is_crashed = params['is_crashe.. DeepRacer 내가 만든 reward function 메모: 우선 장애물/경쟁차 회피 제외하고 생각 import math # import random # import numpy # import scipy # import shapely def reward_function(params): # 초기화 reward = 0 # param 값 다 가져오기 all_wheels_on_track = params['all_wheels_on_track'] x = params['x'] y = params['y'] closest_objects = params['closest_objects'] closest_waypoints = params['closest_waypoints'] distance_from_center = params['distance_from_center'] is_c.. DeepRacer 세번째 모델, PPO대신 SAC 선택, 최저속도 0.5에서 1로 상향, 최고속도 4, reward function은 gpt, 나머지 디폴트 (2024021902GPT) def reward_function(params): # Read input parameters all_wheels_on_track = params['all_wheels_on_track'] distance_from_center = params['distance_from_center'] progress = params['progress'] speed = params['speed'] steps = params['steps'] track_width = params['track_width'] is_left_of_center = params['is_left_of_center'] # Reward for staying on track if all_wheels_on_track and (0.5 * track_width -.. DeepRacer 모델 생성 시 params (원본:https://docs.aws.amazon.com/deepracer/latest/developerguide/deepracer-reward-function-input.html) all_wheels_on_track Boolean # flag to indicate if the agent is on the track 트랙 내 존재 여부 x float # agent's x-coordinate in meters 자차 x좌표 y float # agent's y-coordinate in meters 자차 y좌표 closest_objects [int, int] # zero-based indices of the two closest objects to the agent's current position.. DeepRacer 두번째 모델 생성, 디폴트에서 최고속도랑 보상 정보만 변경 (deepracer2024021901) 첫번째 모델(디폴트값)에서 if distance_from_center 5로 변경, 최고 속도 1에서 4로 변경 결과: 1번 이탈, 20초 완주 DeepRacer 디폴트 모델로 생성, 테스트 결과(deepracer2024firstTestModel) 있는 코드 그대로 갔다 썼고 설정도 거의 그대로, PPO 이건 뭔진 모르지만 이걸로 했다 결과: 3번 다 48초대, 급커브에서 서킷 이탈함 AWS Machine Learning Specialty 자격증 취득!! 꺄하아ㅏ아아아ㅏ아 합격했다아아ㅏ~~~!! D-1 정리메모 했던거: udemy강의 쭉 듣기 udemy강의 ppt 넘겨보기 공홈 가이드 강의 정독 https://explore.skillbuilder.aws/learn/course/27/play/54/exam-readiness-aws-certified-machine-learning-specialty udemy강의 ppt 보면서 다시 듣기 udemy강의랑 공홈 시험 가이드 비교하면서 워드에 내용 정리 udemy강의에 있는 10문제 시험(8/10) 공홈 20문제 시험(45%....ㅎ) 공홈 가이드 강의 문제(62.8%....ㅠㅠㅠ)https://amazonmr.au1.qualtrics.com/jfe/form/SV_2nt0z0Far6DzAwJ 공홈 10문제(8/10) https://d1.awsstatic.com/train.. 시험 일정 미룸 구글 에드센스도 거절당하고...기운이..ㅎ 모의고사 풀면 60점정도 나와서 떨어질거같아서 미뤘다 공부한 시간이 절대적으로 짧기도 하고 이정도 지식으로 통과하고 싶으면 그건 욕심이겠지... 쫌만 놀다가 더 공부해야겠다;; AWS 에 나와있는 ML Specialty 시험범위 AWS 서비스 및 기능 분석: Amazon Athena Amazon EMR AWS Glue Amazon Kinesis Amazon Kinesis Data Firehose Amazon Kinesis Data Streams Amazon Managed Service for Apache Flink Amazon QuickSight 컴퓨팅: AWS Batch Amazon EC2 AWS Lambda 컨테이너: Amazon Elastic Container Registry(Amazon ECR) Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS) Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS) AWS Fargate 데이터베이스: Amazon Redshift 사물 인터넷(IoT): A.. 이전 1 2 3 4 다음 목록 더보기
