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# 使用 AW DeepRacer S 探索强化学习
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强化学习（特别是深度强化学习）已被证明可有效解决一系列自主决策问题。它在金融交易、数据中心冷却、车队物流和自动驾驶赛车等领域都有应用。

强化学习有可能解决现实问题。但是，由于强化学习的技术范围和深度非常广泛，因此，它具有陡峭的学习曲线。在真实试验中，您需要构建一个物理代理（例如，一辆自动驾驶赛车）。它还要求您保护物理环境（例如，赛道或公路）。环境可能是成本高昂的、危险的和耗时的。这些要求不仅仅是理解强化学习。

为了帮助缩短学习曲线，AWS DeepRacer 通过三种方式简化了学习过程：
+ 在训练和评估强化学习模型时提供 step-by-step指导。该指南包括预定义的环境、状态、操作和可自定义的奖励函数。
+ 提供模拟器来模拟虚拟[代理](deepracer-basic-concept.md#term-model-vehicle)和虚拟环境之间的交互。
+ 使用 AWS DeepRacer 车辆作为物理代理。使用车辆在物理环境中评估训练后的模型。这与真实的使用案例非常相似。



如果您是一位经验丰富的机器学习从业者，那么您会发现 AWS DeepRacer 是一个在虚拟和物理环境中为自动驾驶赛车构建强化学习模型的好机会。总而言之，使用 AWS DeepRacer 通过以下步骤为自动驾驶赛车创建强化学习模型：

1. 为自动驾驶比赛训练自定义的强化学习模型。使用与 A SageMaker I 集成的 AWS DeepRacer 控制台执行此操作。

1. 使用 AWS DeepRacer 模拟器评估模型并在虚拟环境中测试自动驾驶赛车。

1. 将经过训练的模型部署到 AWS DeepRacer 模型车辆上，以便在物理环境中测试自动驾驶赛车。