RD-Agent: una herramienta automatizada de I+D basada en datos que facilita los procesos de I+D basados en datos mediante tecnología de IA.

Introducción general

RD-Agent es una herramienta de código abierto de Microsoft diseñada para automatizar y optimizar el proceso de investigación y desarrollo (I+D). La herramienta se centra en escenarios basados en datos y mejora la eficiencia del desarrollo de modelos y datos mediante tecnología de inteligencia artificial.RD-Agent integra dos módulos clave, Investigación y Desarrollo, para formar un sistema de bucle automatizado con retroalimentación continua para ayudar a los usuarios a lograr un trabajo eficiente de I+D en finanzas, sanidad y otros campos.

Lista de funciones

• Evolución automatizada de modelosEl sistema propone y optimiza automáticamente nuevos modelos.
• Lectura automatizada y realización Documento de investigación: Extraer información clave de artículos de investigación y aplicar modelos.
• Aplicaciones de negociación cuantitativa: Apoyar el desarrollo de estrategias de negociación cuantitativa en el sector financiero.
• Previsión médica iterativa: Análisis de datos y predicción en sanidad.
• Código abierto y apoyo comunitarioLos usuarios pueden contribuir con código y mejorar el proyecto.

Utilizar la ayuda

Proceso de instalación

1. Instalación de DockerAsegúrese de que Docker está instalado en su sistema. Consulte la página oficial de Docker para la instalación.
2. proyecto de clonaciónEjecute el siguiente comando en un terminal para clonar el proyecto RD-Agent:

   git clone https://github.com/microsoft/RD-Agent.git
   

3. Vaya al directorio del proyectoNavegue hasta el directorio del proyecto clonado:

   cd RD-Agent
   

4. Creación de una imagen DockerEjecute el siguiente comando para crear la imagen Docker:

   docker build -t rdagent .
   

5. Ejecutar un contenedor DockerInicie el contenedor Docker con el siguiente comando:

   docker run -it rdagent
   

Proceso de utilización

1. Iniciar el RD-AgentInicie el servicio RD-Agent en el contenedor Docker.
2. Seleccionar escena: Seleccione los escenarios adecuados en función de las necesidades, como la cuantificación financiera, la predicción médica, etc.
3. Parámetros de configuraciónConfigure los parámetros pertinentes, como la fuente de datos, el tipo de modelo, etc., en función de las necesidades del escenario.
4. Tareas en curso: Al iniciar la tarea, el RD-Agent realizará automáticamente el procesamiento de los datos, el entrenamiento del modelo y la retroalimentación de los resultados.
5. Ver resultadosVer los resultados de la ejecución de tareas y el rendimiento del modelo a través de la interfaz proporcionada por el RD-Agent.

Funciones

• Evolución automatizada de modelosEl RD-Agent puede proponer automáticamente nuevas estructuras de modelos y optimizar continuamente su rendimiento mediante bucles de retroalimentación. Los usuarios sólo tienen que proporcionar los datos iniciales y los objetivos, y RD-Agent completará automáticamente la generación y optimización del modelo.
• Lectura automatizada y realización Documento de investigaciónRD-Agent: RD-Agent puede extraer automáticamente información clave de artículos de investigación e implementar la estructura del modelo correspondiente. Los usuarios pueden cargar los artículos y RD-Agent los analizará y generará el código automáticamente.
• Aplicaciones de negociación cuantitativaRD-Agent: En el sector financiero, RD-Agent apoya el desarrollo automatizado de estrategias cuantitativas de negociación. Los usuarios pueden proporcionar datos de mercado y RD-Agent generará y optimizará automáticamente estrategias de negociación.
• Previsión médica iterativaAplicaciones: Las aplicaciones de RD-Agent en el campo de la medicina incluyen el análisis de datos y la predicción. Los usuarios pueden proporcionar datos médicos, y RD-Agent realizará automáticamente el procesamiento de los datos y el entrenamiento del modelo para generar resultados de predicción.