RD-Agent: AI 기술을 통해 데이터 기반 R&D 프로세스를 촉진하는 자동화된 데이터 기반 R&D 도구

일반 소개

RD-Agent는 연구 개발(R&D) 프로세스를 자동화하고 최적화하도록 설계된 Microsoft의 오픈 소스 도구입니다. 이 도구는 데이터 기반 시나리오에 초점을 맞추고 인공 지능 기술을 통해 모델 및 데이터 개발의 효율성을 개선하며, RD-Agent는 연구와 개발이라는 두 가지 핵심 모듈을 통합하여 지속적인 피드백이 제공되는 자동화된 루프 시스템을 형성하여 사용자가 금융, 의료 및 기타 분야에서 효율적인 R&D 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다.

기능 목록

• 자동화된 모델 진화새로운 모델이 자동으로 제안되고 최적화됩니다.
• 자동화된 읽기 및 실현 연구 논문연구 논문에서 핵심 정보를 추출하고 모델을 구현합니다.
• 퀀트 트레이딩 애플리케이션금융 부문에서 퀀트 트레이딩 전략 개발을 지원합니다.
• 반복적 의료 예측의료 분야의 데이터 분석 및 예측.
• 오픈 소스 및 커뮤니티 지원사용자가 코드를 기여하고 프로젝트를 개선할 수 있습니다.

도움말 사용

설치 프로세스

1. Docker 설치시스템에 Docker가 설치되어 있는지 확인합니다. 설치 방법은 공식 Docker 페이지를 참조하세요.
2. 복제 프로젝트터미널에서 다음 명령을 실행하여 RD-Agent 프로젝트를 복제합니다:

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

3. 프로젝트 디렉토리로 이동: 복제된 프로젝트 디렉토리로 이동합니다:

   cd RD-Agent
   

4. Docker 이미지 구축: 다음 명령을 실행하여 Docker 이미지를 빌드합니다:

   docker build -t rdagent .
   

5. 도커 컨테이너 실행다음 명령을 사용하여 Docker 컨테이너를 시작합니다:

   docker run -it rdagent
   

사용 프로세스

1. RD 에이전트 시작: Docker 컨테이너에서 RD-Agent 서비스를 시작합니다.
2. 장면 선택재무 정량화, 의료 예측 등 필요에 따라 적절한 시나리오를 선택합니다.
3. 구성 매개변수데이터 소스, 모델 유형 등 시나리오의 필요에 따라 관련 파라미터를 구성합니다.
4. 실행 중인 작업작업을 시작하면 RD 에이전트가 자동으로 데이터 처리, 모델 학습 및 결과 피드백을 수행합니다.
5. 결과 보기RD 에이전트에서 제공하는 인터페이스를 통해 작업 실행 결과 및 모델 성능을 확인합니다.

기능

• 자동화된 모델 진화RD-Agent는 자동으로 새로운 모델 구조를 제안하고 피드백 루프를 통해 모델 성능을 지속적으로 최적화할 수 있습니다. 사용자는 초기 데이터와 목표만 제공하면 RD-Agent가 자동으로 모델 생성 및 최적화를 완료합니다.
• 자동화된 읽기 및 실현 연구 논문RD-Agent는 연구 논문에서 주요 정보를 자동으로 추출하고 해당 모델 구조를 구현할 수 있습니다. 사용자가 논문을 업로드하면 RD-Agent가 자동으로 파싱하여 코드를 생성합니다.
• 퀀트 트레이딩 애플리케이션금융 부문에서 RD-Agent는 자동화된 퀀트 트레이딩 전략 개발을 지원합니다. 사용자가 시장 데이터를 제공하면 RD-Agent가 자동으로 트레이딩 전략을 생성하고 최적화합니다.
• 반복적 의료 예측의료 분야에서 RD-Agent의 활용 분야는 데이터 분석과 예측입니다. 사용자가 의료 데이터를 제공하면 RD-Agent가 자동으로 데이터 처리와 모델 학습을 수행하여 예측 결과를 생성합니다.