如何快速入门机器学习？技术小白也能快速学习并掌握人工智能知识吗？
快速入门机器学习，有两种走捷径的方式。一种形式是通过低门槛、寓教于乐的学习工具，另一个方面则是可以通过AutoML的黑科技，不需要编写复杂的代码，就可以直接构建模型。 对于前者，我比较喜欢通过一些无人竞速赛车的竞赛来学习，一方面能体验竞速的趣味与成就感，另一方面也能在这个过程中深化自己对AI的理解。 上半年参加ICRA 2022 F1TENTH无人竞速车虚拟仿真赛，因为2021年IROS的F1TENTH无人竞速车仿真赛时夺冠，所以这次就希望能够在算法上做一些突破，便和几个小伙伴尝试了一下使用DQN在OpenAI Gym的环境中用强化学习来训练小车，我主要是搭建系统环境，顺便学习了一波强化学习，可惜练得不咋样，比赛中一场未胜。 深度强化学习这些年在机器人领域非常热门，很多研究者都认为深度强化学习将会带给机器人比较大的改变。主要是传统的规划控制的天花板明显。不过在机器人上应用深度强化学习这个门槛确实高。 在无人竞速车方向，从大约2015年开始的MIT Racecar，佐治亚理工的AutoRally，宾夕法尼亚大学的F1TENTH，主要都还是基于ROS开发感知决策规划的部分并应用在模型竞速车上。 到了2019年，英伟达的开源社区利用边缘运算平台Jetson Nano开发过一个Jetracer，可以进行端到端的无人车竞速训练。但是边缘运算平台Jetson Nano的算力有限并且只能进行预设好的简单训练，还达不到普通人操作的门槛；而华为近几年举办的HiLens Atlas 200无人竞速车比赛，软件很多要编译，要能转换模型，还要使用Docker，就是资深的程序员参与也要花费不少时间。 Amazon DeepRacer明显更可行，便于普通人学习使用。可以让完全0基础的小白一个小时内就能体会到强化学习驱动竞速小车的快感。 我在2018年他们刚发布的时候就在留意了，毕竟它是世界第一云平台做的硬件小无人竞速车。Amazon DeepRacer的车造型非常飘逸，在一众板材搭建的无人竞速车中非常抢眼。（下图是最新的二代车 Amazon DeepRacer EVO）。 不过对于Amazon DeepRacer的了解也就仅限于此。直到今年在OpenAI Gym的环境中测试DQN之后，在考虑要不要换一个带有3090显卡的服务器来烧一烧显卡了解一下深度强化学习，期间正巧又遇到DeepRacer。看了一下，只要注册报名DeepRacer的比赛，马上就有10个小时的训练时间。直接从云端的仿真训练开始，有手把手的详细教程，不需要关心硬件平台的搭建。 虽然我在强化学习上还是个小白，但是凭借对Racecar的了解，稍微设置了一下动作空间，看着指南糅合了一下奖励函数，第一次测试就进入了leader board！ 不过之后的过程就感受到了炼丹的煎熬，自以为优化了Reward奖励函数，但是都不能得到更好的结果。。。10个小时的训练时间马上见底。还好现在可以联系小助手获取30美刀的服务抵扣券，又能继续炼10个小时！ 在利用强化学习对DeepRacer进行训练的过程中，最关键的就是设置reward。仿真环境中提供了很多参数可以供我们设置reward。可以跟随中线，可以确保在跑道上，防止蛇形走位，在一条跑道上行进并避障等等。 还有就是超参的设置。包括batch size， num of epochs，learning rate，Entropy， discount factor， loss type，policy updating iterations等等。不过整体来说超参的调整对于最后结果影响并不明显。 训练完成后，我们还可以将算法部署到真正的DeepRacer硬件上。DeepRacer在云端的训练实际是用Sagemaker和RoboMaker。RoboMaker就是将ROS中的Gazebo和强化学习已经部署好的环境，对于小白用户可以不用关心环境部署，非常方便。 说句题外话，对普通人来讲，能基本运用机器学习很有益。毕竟很多时候我们的认知，是通过统计数据和表象情况得出的结论看法。虽然这是我们认识外部世界的方式，但它却容易出现偏见、短视和谬误，更重要的是，由于情绪和其他因素，我们往往选择性忽略，而脑补出一些“事实”来支持我们的偏见。而想要清醒一点，认识到更真实的东西，就可以借助于机器学习，挖掘分析更多的数据，建立模型得出规律。 所以这就又引入了第二个可以快速学习机器学习的方法——Amazon SageMaker Canvas。 提供可视化、点击式界面构建 ML 模型并生成准确的预测，无需编写代码或事先具备 ML 经验；使用操作极其简单，注册账号后，只需打开 Amazon SageMaker Canvas服务，在上传数据和选择目标后，都是自动操作：自动清理准备数据——自动创建模型——生成并理解预测，在过程中，平台能自动纠正上传数据错误，比如补充缺失值或删除重复的行和列。 所以，现在机器学习真的不是必须具备学术背景才能使用。不同的人，不同的水平，都能轻松运用机器学习，是Builders的宏愿。无论是Amazon DeepRacer，还是Amazon SageMaker Canvas，都为更多的用户提供了普通人入门的可行途径。 也带给大家一个好消息，今年Amazon DeepRacer正在挑战吉尼斯世界纪录，只需要提交模型，就有机会获得亚马逊云科技与吉尼斯共同颁发的挑战者证书。 要不要和我来一起参与一下？ 2022年的亚马逊云科技中国峰会重磅来袭，感兴趣的朋友可以点击链接直达线上峰会报名页面 