Analisi dell’ambiente AWS DeepRacer per la sperimentazione di tecniche di Reinforcement Learning

Il Deep Reinforcement Learning è una tecnica di Machine Learning che negli ultimi anni è diventata sempre più diffusa e studiata dai ricercatori per la sua capacità di unire la potenza di rappresentazione del mondo attraverso le reti neurali con l’abilità di capire quella rappresentazione e conseguentemente decidere quale sia il comportamento migliore in ogni data situazione. In questo elaborato basato sull’esperienza fatta nel corso del tirocinio, viene analizzato il progetto proposto da Amazon Web Services, DeepRacer, che si propone come trampolino di lancio nel mondo del deep reinforcement learning per coloro che non hanno esperienza in questo campo. Il progetto consiste nell’addestrare un modellino di automobile in modo che possa imparare autonomamente a gareggiare nei circuiti, sia reali che simulati. Verrà analizzata l’efficacia di questo progetto e chi può beneficiare da esso.