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AWS DeepRacer

Qué es​

Un coche de carreras autónomo a escala 1/18, totalmente programable, diseñado para ayudar a desarrolladores de todos los niveles de habilidad a aprender y experimentar con el aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning - RL).

Para qué sirve​

Proporcionar una manera divertida y práctica de aprender RL, permitiendo que los usuarios entrenen modelos en un entorno simulado y luego los prueben en un coche físico.

Casos de uso​

  • Aprendizaje y experimentación con aprendizaje por refuerzo.
  • Competiciones de carreras autónomas para probar y optimizar modelos de RL.
  • Desarrollo de habilidades en machine learning e inteligencia artificial.
  • Prototipado de algoritmos de control y navegación autónoma.

Puntos principales​

  • Aprendizaje por Refuerzo: Enfoque en RL, donde un agente aprende a tomar decisiones a través de ensayo y error, recibiendo recompensas por acciones deseadas.
  • Simulación: Permite entrenar modelos en un entorno virtual antes de desplegarlos en el coche físico.
  • Hardware y Software: Combina un coche físico con una plataforma de software en la nube para entrenamiento y evaluación.
  • Comunidad: Posee una comunidad activa y competiciones globales para involucrar a los usuarios.
  • Accesibilidad: Diseñado para ser accesible a desarrolladores con diferentes niveles de experiencia en ML.