RD-Agent : un outil automatisé de R&D axé sur les données qui facilite les processus de R&D axés sur les données grâce à la technologie de l'IA.

Introduction générale

RD-Agent est un outil open source de Microsoft conçu pour automatiser et optimiser le processus de recherche et développement (R&D). Cet outil se concentre sur des scénarios basés sur des données et améliore l'efficacité du développement de modèles et de données grâce à une technologie d'intelligence artificielle. RD-Agent intègre deux modules clés, Recherche et Développement, pour former un système en boucle automatisé avec un retour d'information continu afin d'aider les utilisateurs à réaliser un travail de R&D efficace dans les domaines de la finance, des soins de santé et autres.

Liste des fonctions

• Évolution automatisée des modèlesLes nouveaux modèles sont automatiquement proposés et optimisés.
• Document de recherche sur la lecture et la réalisation automatiséesLes tâches sont multiples : extraire des informations clés des documents de recherche et mettre en œuvre des modèles.
• Applications quantitatives de la négociationLes objectifs sont les suivants : soutenir le développement de stratégies de négociation quantitatives dans le secteur financier ; soutenir le développement de stratégies de négociation quantitatives dans le secteur financier.
• Prévisions médicales itératives: Analyse des données et prédiction dans le domaine des soins de santé.
• Source ouverte et soutien de la communautéLes utilisateurs peuvent contribuer au code et améliorer le projet.

Utiliser l'aide

Processus d'installation

1. Installation de DockerPour l'installation de Docker, consultez la page officielle de Docker.
2. projet de clonageLe projet RD-Agent doit être cloné : Exécutez la commande suivante dans un terminal pour cloner le projet RD-Agent :

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

3. Aller dans le répertoire du projetNaviguez jusqu'au répertoire du projet cloné :

   cd RD-Agent
   

4. Construire une image DockerPour la construction de l'image Docker, exécutez la commande suivante :

   docker build -t rdagent .
   

5. Exécution d'un conteneur DockerDémarrer le conteneur Docker à l'aide de la commande suivante :

   docker run -it rdagent
   

Processus d'utilisation

1. Démarrage de l'agent RDDémarrer le service RD-Agent dans le conteneur Docker.
2. Sélectionner la scèneLes scénarios : Sélectionner les scénarios appropriés en fonction des besoins, tels que la quantification financière, la prédiction médicale, etc.
3. Paramètres de configurationLes paramètres sont configurés en fonction des besoins du scénario (source de données, type de modèle, etc.).
4. Exécution des tâchesLe RD-Agent, en démarrant la tâche, effectue automatiquement le traitement des données, l'apprentissage du modèle et le retour d'information sur les résultats.
5. Voir les résultatsLes résultats de l'exécution des tâches et les performances du modèle sont visualisés via l'interface fournie par le RD-Agent.

Fonctions

• Évolution automatisée des modèlesRD-Agent : RD-Agent peut proposer automatiquement de nouvelles structures de modèle et optimiser en permanence les performances du modèle grâce à des boucles de rétroaction. Les utilisateurs n'ont qu'à fournir les données et les objectifs initiaux, et RD-Agent se chargera automatiquement de la génération et de l'optimisation du modèle.
• Document de recherche sur la lecture et la réalisation automatiséesRD-Agent : RD-Agent peut extraire automatiquement les informations clés des documents de recherche et mettre en œuvre la structure de modèle correspondante. Les utilisateurs peuvent télécharger les articles et RD-Agent les analyse et génère automatiquement le code.
• Applications quantitatives de la négociationRD-Agent : Dans le secteur financier, RD-Agent soutient le développement de stratégies commerciales quantitatives automatisées. Les utilisateurs peuvent fournir des données de marché et RD-Agent génère et optimise automatiquement des stratégies de trading.
• Prévisions médicales itérativesRD-Agent : Les applications de RD-Agent dans le domaine médical comprennent l'analyse des données et la prédiction. Les utilisateurs peuvent fournir des données médicales, et RD-Agent effectuera automatiquement le traitement des données et la formation des modèles pour générer des résultats de prédiction.