Amazon Web Services（AWS、亞馬遜）今天（26日）假香港會展舉辦年度高峰會，吸引了超過40間AWS知名合作夥伴參與展出，如VMware、Rackspace及Palo Alto等著名企業，超過2000名與會者參與。高峰會最大的亮點是自動賽車AWS DeepRacer，利用迷你自動駕駛賽車DeepRacer推廣機器學習（Machine Learning），現場氣氛熾熱，吸引了不少軟件開發專家（Developer），甚至大學生到場參與！
DeepRacer League推廣機器學習
本年高峰會舉辦全球首屆自動駕駛賽車聯盟AWS DeepRacer League，現場活動將以有趣和富娛樂性的方式為開發人員提供探索機器學習的機會，從中幫助他們探索強化學習（Reinforcement Learning、RL）開動專用的AWS DeepRacer賽車，讓開發人員熟習機器學習分支下的強化學習技術。
甚麼是DeepRacer賽車？
DeepRacer賽車是AWS為推廣機器學習而設。與會者要先準備一套ML模型軟件（Module），然後利用AWS提供的DeepRacer賽車在指定賽道上進行RL訓練，使模型能掌握到賽道上的地形，如哪兒是彎位、哪兒是直路，並且不能過界，以最短的時間內完成賽道為最大目的。AWS以賽車聯盟AWS DeepRacer League吸引Developer和學生到場參與，達70名專才！優勝者獲邀出席12月在拉斯維加斯舉行的AWS re:Invent 2019，代表香港角逐AWS DeepRacer的殊榮！
AWS DeepRacer League吸引眾多Developer和學生到場參與。
參與者需以機器學習模型訓練DeepRacer賽車以最短時間完成賽道。
冠軍可獲邀出席12月在拉斯維加斯舉行的AWS re:Invent 2019，代表香港角逐AWS DeepRacer的殊榮。
本屆DeepRacer的最佳三名參賽者，最佳成績為8.6秒；目前世界記錄為7.9秒。
簡單訓練體現ML
AWS開發者關係高級經理Shaun Ray解釋，機器學習並不是非常複雜的技術。他說：「以開源軟件TensorFlow為例，機器學習的第一步先辨別物件，如貓和狗有各自的特徵，先利用網絡軟件，用人手進行辨認，經過一定次數後就會提高辨認貓和狗的準確度。」Ray以此原理搬到DeepRacer上，學習機器模型就是以影像教導車輪辨別道路和彎位，經過Developer的正確改良後就能分析何時轉彎、以甚麼角度轉彎以最短時間完成賽道。
「這就是強化學習最基本的概念，我們希望藉AWS強大的雲端能力推廣機器學習。」Ray說。
AWS開發關係高級經理Shaun Ray認為Deep Racer League有助推廣機器學習的開發，同時吸引人才參與。
AWS近年積極在各方面強化，包括雲端業務、人工智能（AI）、IoT（物聯網）、區塊鏈（Blockchain）、5G及邊緣運算等（Edge Computing）。想了解為何AWS一直是雲端界的龍頭大哥？馬上點擊了解！
三大編輯精選
