Ai-Pi-Racer mit Google Colab trainieren

Einleitung

Der Ai-Pi-Racer nutzt ein neuronales Netz, um selbstständig auf einer Rennstrecke zu fahren. Damit das Fahrzeug lernen kann, sich effizient zu bewegen, muss es zunächst mit Trainingsdaten versorgt und anschließend ein Modell trainiert werden.

Hier kommt Google Colab ins Spiel: Eine cloudbasierte Plattform, die es ermöglicht, Python-Code direkt im Browser auszuführen. Da das Training eines neuronalen Netzes viel Rechenleistung erfordert, bietet Colab eine ideale Umgebung, um diesen Prozess zu beschleunigen – insbesondere durch die Nutzung von kostenlosen GPUs und TPUs.

Mit Google Colab kannst du:

✅ Große Datensätze verarbeiten und dein Modell trainieren, ohne lokale Ressourcen zu belasten.
✅ Direkt mit TensorFlow, PyTorch und anderen Machine-Learning-Frameworks arbeiten.
✅ Dein neuronales Netz iterativ verbessern und verschiedene Architekturen testen.

Google Colab Notebook für den Ai-Pi-Racer

Ich habe ein Google Colab Notebook erstellt, mit dem du direkt dein Modell für den Ai-Pi-Racer trainieren kannst.
Klicke auf den folgenden Link, um das Notebook zu öffnen und es in deinem eigenen Google Drive zu speichern:

🔗 Mein Google Colab Notebook: Hier klicken

Hinweis: Du kannst das Notebook in deinem Google Drive speichern und deine eigenen Trainingsdaten verwenden.

  1. GPU-Laufzeit aktivieren:
    • Gehe zu “Laufzeit” → “Laufzeittyp ändern”
    • Wähle “Hardware-Beschleuniger: GPU”
    • Falls möglich, stelle sicher, dass eine T4 GPU genutzt wird.
  2. Ausführen der Skripte:
    • Alle Code-Blöcke müssen nacheinander ausgeführt werden, um die nötigen Treiber und Software zu installieren.
    • Erst danach kann das Training des neuronalen Netzes starten.
  3. Session aufzeichnen:
    • Du kannst aus deiner Session ein Video schneiden und anschließend downloaden.
    • Dies ist hilfreich für die spätere Analyse deines Trainingsprozesses.

🎉 Viel Spaß beim Ausprobieren und Trainieren deines Ai-Pi-Racers! 🚗💨

Auswertung meines letzten Trainingsverlaufs

Dieses Diagramm zeigt die Model Loss-Kurve deines neuronalen Netzes während des Trainings deines Ai-Pi-Racers.

Beobachtungen

  1. Anfangs hoher Verlust
    • Zu Beginn (Epoch 0) ist der Verlust (Loss) sowohl für das Trainingsset (blau) als auch für das Validierungsset (orange) hoch.
    • Das ist normal, da das Modell zu Beginn noch nicht optimiert ist.
  2. Schneller Abfall des Loss-Werts
    • In den ersten wenigen Epochen sinkt der Loss-Wert rapide, was zeigt, dass das Modell schnell lernt und sich verbessert.
  3. Konvergenz gegen Ende
    • Nach etwa 30–40 Epochen nähert sich der Loss-Wert einem stabilen, niedrigen Wert.
    • Dies deutet darauf hin, dass das Modell weitgehend austrainiert ist und sich nicht mehr stark verbessert.
  4. Validierungsloss ist stabil und niedrig
    • Der Validierungsloss (orange) folgt dem Trainingsloss (blau) eng, ohne stark zu steigen.
    • Das ist ein gutes Zeichen, da es bedeutet, dass das Modell nicht übertrainiert (Overfitting) ist und auch auf neuen Daten gut performt.

Fazit

Dein Modell scheint stabil zu trainieren und zeigt keine Anzeichen von Overfitting. Falls du noch weitere Verbesserungen testen willst, könntest du:

  • Die Anzahl der Epochen weiter erhöhen, falls der Loss noch leicht sinkt.
  • Mit der Lernrate spielen (ggf. kleiner machen, falls der Loss noch schwankt).
  • Datenaugmentation ausprobieren, um die Robustheit des Modells zu verbessern.

🚀 Sieht insgesamt nach einem erfolgreichen Training aus! 🎉