whitepanda465
New member
## Mô hình gia cố đào tạo với Ebay Deepracer
..
Ebay Deepracer là một nền tảng dựa trên đám mây cho phép bạn đào tạo các mô hình học tập củng cố cho các phương tiện tự trị.Học củng cố là một loại học máy cho phép một tác nhân học cách cư xử trong môi trường bằng cách tương tác với nó và nhận phần thưởng hoặc hình phạt.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách đào tạo mô hình học tập củng cố để lái một chiếc xe mô phỏng xung quanh một đường đua.Chúng tôi sẽ sử dụng nền tảng Ebay Deepracer, cung cấp nhiều công cụ và tài nguyên khác nhau để giúp bạn bắt đầu với việc học củng cố.
## Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Tài khoản nền tảng đám mây của Google
* Ebay Deepracer CLI
* Một môi trường xe mô phỏng
## Bắt đầu
Để bắt đầu, bạn sẽ cần tạo một tài khoản nền tảng Google Cloud và cài đặt Ebay DeepRacer CLI.Bạn có thể tìm thấy hướng dẫn về cách thực hiện việc này trên trang web Ebay Deepracer.
Khi bạn đã cài đặt CLI, bạn có thể tạo một dự án mới và bắt đầu một môi trường xe mô phỏng.Bạn có thể làm điều này bằng cách chạy các lệnh sau:
`` `
Các dự án GCLOUD Tạo dự án của tôi
Deepracer env tạo ra
`` `
## đào tạo mô hình học tập củng cố
Bây giờ bạn đã tạo ra một môi trường xe mô phỏng, bạn có thể bắt đầu đào tạo một mô hình học tập củng cố.Để làm điều này, bạn sẽ cần tạo một kịch bản đào tạo.Một tập lệnh đào tạo là một kịch bản Python xác định môi trường, tác nhân và chức năng phần thưởng.
Bạn có thể tìm thấy một kịch bản đào tạo ví dụ trên trang web Ebay Deepracer.Khi bạn đã tạo một tập lệnh đào tạo, bạn có thể đào tạo mô hình của mình bằng cách chạy lệnh sau:
`` `
DeepRacer Train--script-path <path-to-script>
`` `
## Đánh giá mô hình của bạn
Khi bạn đã đào tạo mô hình của mình, bạn có thể đánh giá nó bằng cách chạy nó trong môi trường xe mô phỏng.Để làm điều này, bạn có thể chạy lệnh sau:
`` `
DeepRacer Drive-Model-Path <Path-to-Model>
`` `
Mô hình sẽ lái chiếc xe xung quanh đường đua và bạn có thể xem kết quả trong thiết bị đầu cuối.
## Phần kết luận
Trong hướng dẫn này, bạn đã học được cách đào tạo mô hình học tập củng cố để lái một chiếc xe mô phỏng xung quanh một đường đua.Bạn có thể sử dụng quy trình tương tự này để đào tạo các mô hình học tập củng cố cho các ứng dụng khác, chẳng hạn như robot, chăm sóc sức khỏe và tài chính.
## Tài nguyên
* [Tài liệu Ebay Deepracer] (eBay Developers Program)
* [Hướng dẫn Ebay Deepracer] (eBay Developers Program)
* [Diễn đàn Ebay Deepracer] (eBay Developers Program)
=======================================
## Train Reinforcement Models with eBay DeepRacer
#Deepracer #ReinforcementLearning #Ebay #artificialintelligence #Machinelearning
eBay DeepRacer is a cloud-based platform that allows you to train reinforcement learning models for autonomous vehicles. Reinforcement learning is a type of machine learning that allows an agent to learn how to behave in an environment by interacting with it and receiving rewards or punishments.
In this tutorial, we will show you how to train a reinforcement learning model to drive a simulated car around a track. We will use the eBay DeepRacer platform, which provides a variety of tools and resources to help you get started with reinforcement learning.
## Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* A Google Cloud Platform account
* The eBay DeepRacer CLI
* A simulated car environment
## Getting Started
To get started, you will need to create a Google Cloud Platform account and install the eBay DeepRacer CLI. You can find instructions on how to do this on the eBay DeepRacer website.
Once you have installed the CLI, you can create a new project and start a simulated car environment. You can do this by running the following commands:
```
gcloud projects create my-project
deepracer env create
```
## Training a Reinforcement Learning Model
Now that you have created a simulated car environment, you can start training a reinforcement learning model. To do this, you will need to create a training script. A training script is a Python script that defines the environment, the agent, and the reward function.
You can find an example training script on the eBay DeepRacer website. Once you have created a training script, you can train your model by running the following command:
```
deepracer train --script-path <path-to-training-script>
```
## Evaluating Your Model
Once you have trained your model, you can evaluate it by running it in the simulated car environment. To do this, you can run the following command:
```
deepracer drive --model-path <path-to-model>
```
The model will drive the car around the track and you can watch the results in the terminal.
## Conclusion
In this tutorial, you learned how to train a reinforcement learning model to drive a simulated car around a track. You can use this same process to train reinforcement learning models for other applications, such as robotics, healthcare, and finance.
## Resources
* [eBay DeepRacer Documentation](https://developer.ebay.com/deepracer/docs/)
* [eBay DeepRacer Tutorials](https://developer.ebay.com/deepracer/tutorials/)
* [eBay DeepRacer Forum](https://developer.ebay.com/deepracer/forum/)
..
Ebay Deepracer là một nền tảng dựa trên đám mây cho phép bạn đào tạo các mô hình học tập củng cố cho các phương tiện tự trị.Học củng cố là một loại học máy cho phép một tác nhân học cách cư xử trong môi trường bằng cách tương tác với nó và nhận phần thưởng hoặc hình phạt.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách đào tạo mô hình học tập củng cố để lái một chiếc xe mô phỏng xung quanh một đường đua.Chúng tôi sẽ sử dụng nền tảng Ebay Deepracer, cung cấp nhiều công cụ và tài nguyên khác nhau để giúp bạn bắt đầu với việc học củng cố.
## Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Tài khoản nền tảng đám mây của Google
* Ebay Deepracer CLI
* Một môi trường xe mô phỏng
## Bắt đầu
Để bắt đầu, bạn sẽ cần tạo một tài khoản nền tảng Google Cloud và cài đặt Ebay DeepRacer CLI.Bạn có thể tìm thấy hướng dẫn về cách thực hiện việc này trên trang web Ebay Deepracer.
Khi bạn đã cài đặt CLI, bạn có thể tạo một dự án mới và bắt đầu một môi trường xe mô phỏng.Bạn có thể làm điều này bằng cách chạy các lệnh sau:
`` `
Các dự án GCLOUD Tạo dự án của tôi
Deepracer env tạo ra
`` `
## đào tạo mô hình học tập củng cố
Bây giờ bạn đã tạo ra một môi trường xe mô phỏng, bạn có thể bắt đầu đào tạo một mô hình học tập củng cố.Để làm điều này, bạn sẽ cần tạo một kịch bản đào tạo.Một tập lệnh đào tạo là một kịch bản Python xác định môi trường, tác nhân và chức năng phần thưởng.
Bạn có thể tìm thấy một kịch bản đào tạo ví dụ trên trang web Ebay Deepracer.Khi bạn đã tạo một tập lệnh đào tạo, bạn có thể đào tạo mô hình của mình bằng cách chạy lệnh sau:
`` `
DeepRacer Train--script-path <path-to-script>
`` `
## Đánh giá mô hình của bạn
Khi bạn đã đào tạo mô hình của mình, bạn có thể đánh giá nó bằng cách chạy nó trong môi trường xe mô phỏng.Để làm điều này, bạn có thể chạy lệnh sau:
`` `
DeepRacer Drive-Model-Path <Path-to-Model>
`` `
Mô hình sẽ lái chiếc xe xung quanh đường đua và bạn có thể xem kết quả trong thiết bị đầu cuối.
## Phần kết luận
Trong hướng dẫn này, bạn đã học được cách đào tạo mô hình học tập củng cố để lái một chiếc xe mô phỏng xung quanh một đường đua.Bạn có thể sử dụng quy trình tương tự này để đào tạo các mô hình học tập củng cố cho các ứng dụng khác, chẳng hạn như robot, chăm sóc sức khỏe và tài chính.
## Tài nguyên
* [Tài liệu Ebay Deepracer] (eBay Developers Program)
* [Hướng dẫn Ebay Deepracer] (eBay Developers Program)
* [Diễn đàn Ebay Deepracer] (eBay Developers Program)
=======================================
## Train Reinforcement Models with eBay DeepRacer
#Deepracer #ReinforcementLearning #Ebay #artificialintelligence #Machinelearning
eBay DeepRacer is a cloud-based platform that allows you to train reinforcement learning models for autonomous vehicles. Reinforcement learning is a type of machine learning that allows an agent to learn how to behave in an environment by interacting with it and receiving rewards or punishments.
In this tutorial, we will show you how to train a reinforcement learning model to drive a simulated car around a track. We will use the eBay DeepRacer platform, which provides a variety of tools and resources to help you get started with reinforcement learning.
## Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* A Google Cloud Platform account
* The eBay DeepRacer CLI
* A simulated car environment
## Getting Started
To get started, you will need to create a Google Cloud Platform account and install the eBay DeepRacer CLI. You can find instructions on how to do this on the eBay DeepRacer website.
Once you have installed the CLI, you can create a new project and start a simulated car environment. You can do this by running the following commands:
```
gcloud projects create my-project
deepracer env create
```
## Training a Reinforcement Learning Model
Now that you have created a simulated car environment, you can start training a reinforcement learning model. To do this, you will need to create a training script. A training script is a Python script that defines the environment, the agent, and the reward function.
You can find an example training script on the eBay DeepRacer website. Once you have created a training script, you can train your model by running the following command:
```
deepracer train --script-path <path-to-training-script>
```
## Evaluating Your Model
Once you have trained your model, you can evaluate it by running it in the simulated car environment. To do this, you can run the following command:
```
deepracer drive --model-path <path-to-model>
```
The model will drive the car around the track and you can watch the results in the terminal.
## Conclusion
In this tutorial, you learned how to train a reinforcement learning model to drive a simulated car around a track. You can use this same process to train reinforcement learning models for other applications, such as robotics, healthcare, and finance.
## Resources
* [eBay DeepRacer Documentation](https://developer.ebay.com/deepracer/docs/)
* [eBay DeepRacer Tutorials](https://developer.ebay.com/deepracer/tutorials/)
* [eBay DeepRacer Forum](https://developer.ebay.com/deepracer/forum/)
