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＜ JetBotの製作その７ 今後の進め方と実施手順 ＞
前回、試作の「掃除ロボット型JetBot」が、提供された「学習済みモデル」で、正常に衝突回避自動走行が出来ることを確認しましたので、次のステップとして自前で「教師データ」を収集し、学習させたデータを使って、同様に自動走行テストを実施する手順ですが、事前調査でも意味不明な内容が多く、手間取りながらも少しづつ理解を重ねて３か月が過ぎました。
やっと取りあえず、次のステップへ進める気持ちが出てきましたので、進め方を整理してみました。
進め方の手順のベースは、既にお馴染みの次のURLの「JetBot Wiki」の「Example３」に準じて進めることにします。
https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetbot/wiki/exmples
しかし、「Example３」をベースに進めるにあたり、先人の参考資料をいろいろ調べているなかで、オージス総研「JetBotを動かしてみよう：第3回JetBotを走らせる（衝突回避編）」の次のサイトにJetBotをリモコン操作でデータを収集する、効率の良い方法が見つかりました。
https://www.ogis-ri.co.jp/otc/hiroba/technical/lets-try-jetbot/part3.html
更に、収集したデータを学習する方法は、「Example３」にも記載されているように、「Option１」と「Option２」がありますので、データの収集方法と収集したデータの学習方法を組み合わせますと、次のように複数の手順があることが分かりました。
１．データの収集方法
① JetBotをデータ取得場所へ人為的に運び、データ取得のためにJetBotの置き場所のセティングを、その都度決めながらデータを取得する方法。
② JetBotをリモコンで、データ取得場所へ移動させてデータを取得する方法。
２．収集したデータの学習方法
「Option１」 収集したデータをJetBot本体で学習させる方法。
「Option２」 学習時間を短縮するために別の学習用PCを用意して、収集したデータを学習させる方法。
先ずは「１．データの収集方法」ですが、①の方法では手間がかかり効率が悪いため実施は見送り、②のリモコン方式のみを採用することにしました。
「２．収集したデータの学習方法」については、「Option１」、「Option２」の順で作業をすることとしましたが、「Option１」は問題はありませんが、「Option２」については、学習用PCのOSを「Linux」にするか「Windows」にするかの問題があります。
この際、「機械学習」の環境を整えることを考えて、「Linux」と「Windows」の両方について検討を進めることにしました。
「機械学習」用のPCのスペックがどのようなものか調査しましたところ、次の「パソコンブロガー ケンさん」のサイトの説明が分かりやすかったので参考にさせてもらいました。
https://pc-bto.net/ai-recommend/
このサイトの説明資料によれば、本格運用となればやはりハイエンドなものがが必要ですが、当方のような趣味の領域では、この説明資料の言うところの「勉強用のスペック」で十分と思いますので、現状の手持ちのPCのスペックと比較しましたところ、手持ちのPCは何年もまえの機種ですが、CPUやメモリは何とか使えそうです。
しかし、まだ調査中で十分理解出来ていないのですが、どうもCUDAがらみの話としては、現状のグラボのＧＰＵの型式のものでは、「勉強用のスペック」と比較してもかなり見劣りがして、実用的な学習効率は望めそうもないことが分かりました。
現状のグラボのGPUの型式は次の通りです。
① GF ８６００ GTS（写真１）
② GF ９８００ GT（写真２）
また現在、Ｌｉｎｕｘ専用のＰＣがないので、この際、手持ちのWindowｓPCの1台をLinuxPCとすることとし、Windowｓ用のPCと合わせて2台のPCのグラボを「機械学習」用のスペックのものに交換することとしました。
現在、ヤフオクやメルカリで「GTX １６５０」ぐらいのスペックのものを物色中です。
今後、先ずはリモコンで「JetBot」を移動させてデータ収集を行い、そのデータを「ＪｅｔＢｏｔ」自体で学習させる手順から進めるとともに、並行して「Linux専用の学習用PC」と「Windowsの学習用PC」の構築を進めたいと思います。
とは言うものの、事前調査でも「機械学習」の構築には、皆さんもかなり苦労されていますので、かなりの苦難が待ち受けていると思われます。 特に、「Linux専用の学習用PC」は、構築そのものができるのかどうか、現状の知識では全く見通せませんが、取りあえずは行けるところまで行ってみたいと思っています。
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更に、収集したデータを学習する方法は、「Example３」にも記載されているように、「Option１」と「Option２」がありますので、データの収集方法と収集したデータの学習方法を組み合わせますと、次のように複数の手順があることが分かりました。
１．データの収集方法
① JetBotをデータ取得場所へ人為的に運び、データ取得のためにJetBotの置き場所のセティングを、その都度決めながらデータを取得する方法。
② JetBotをリモコンで、データ取得場所へ移動させてデータを取得する方法。
２．収集したデータの学習方法
「Option１」 収集したデータをJetBot本体で学習させる方法。
「Option２」 学習時間を短縮するために別の学習用PCを用意して、収集したデータを学習させる方法。
先ずは「１．データの収集方法」ですが、①の方法では手間がかかり効率が悪いため実施は見送り、②のリモコン方式のみを採用することにしました。
「２．収集したデータの学習方法」については、「Option１」、「Option２」の順で作業をすることとしましたが、「Option１」は問題はありませんが、「Option２」については、学習用PCのOSを「Linux」にするか「Windows」にするかの問題があります。
この際、「機械学習」の環境を整えることを考えて、「Linux」と「Windows」の両方について検討を進めることにしました。
「機械学習」用のPCのスペックがどのようなものか調査しましたところ、次の「パソコンブロガー ケンさん」のサイトの説明が分かりやすかったので参考にさせてもらいました。
https://pc-bto.net/ai-recommend/
このサイトの説明資料によれば、本格運用となればやはりハイエンドなものがが必要ですが、当方のような趣味の領域では、この説明資料の言うところの「勉強用のスペック」で十分と思いますので、現状の手持ちのPCのスペックと比較しましたところ、手持ちのPCは何年もまえの機種ですが、CPUやメモリは何とか使えそうです。
しかし、まだ調査中で十分理解出来ていないのですが、どうもCUDAがらみの話としては、現状のグラボのＧＰＵの型式のものでは、「勉強用のスペック」と比較してもかなり見劣りがして、実用的な学習効率は望めそうもないことが分かりました。
現状のグラボのGPUの型式は次の通りです。
① GF ８６００ GTS（写真１）
② GF ９８００ GT（写真２）
また現在、Ｌｉｎｕｘ専用のＰＣがないので、この際、手持ちのWindowｓPCの1台をLinuxPCとすることとし、Windowｓ用のPCと合わせて2台のPCのグラボを「機械学習」用のスペックのものに交換することとしました。
現在、ヤフオクやメルカリで「GTX １６５０」ぐらいのスペックのものを物色中です。
今後、先ずはリモコンで「JetBot」を移動させてデータ収集を行い、そのデータを「ＪｅｔＢｏｔ」自体で学習させる手順から進めるとともに、並行して「Linux専用の学習用PC」と「Windowsの学習用PC」の構築を進めたいと思います。
とは言うものの、事前調査でも「機械学習」の構築には、皆さんもかなり苦労されていますので、かなりの苦難が待ち受けていると思われます。 特に、「Linux専用の学習用PC」は、構築そのものができるのかどうか、現状の知識では全く見通せませんが、取りあえずは行けるところまで行ってみたいと思っています。
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＜ ＴＲＥＸ４５０ ＳＰＯＲＴ ＞
ＳＤＸに続き墜落。
以下同文。
