RD-Agent: uma ferramenta automatizada de P&D orientada por dados que facilita os processos de P&D orientados por dados por meio da tecnologia de IA

Introdução geral

O RD-Agent é uma ferramenta de código aberto da Microsoft projetada para automatizar e otimizar o processo de pesquisa e desenvolvimento (P&D). A ferramenta se concentra em cenários orientados por dados e melhora a eficiência do modelo e do desenvolvimento de dados por meio da tecnologia de inteligência artificial. O RD-Agent integra dois módulos principais, Pesquisa e Desenvolvimento, para formar um sistema de loop automatizado com feedback contínuo para ajudar os usuários a realizar um trabalho eficiente de P&D em finanças, saúde e outros campos.

Lista de funções

• Evolução automatizada do modeloNovos modelos são automaticamente propostos e otimizados.
• Documento de pesquisa sobre leitura e realização automatizadasExtrair informações importantes de artigos de pesquisa e implementar modelos.
• Aplicativos de negociação quantitativaSuporte ao desenvolvimento de estratégias de negociação quantitativas no setor financeiro.
• Previsão médica iterativaAnálise e previsão de dados na área da saúde.
• Código aberto e suporte da comunidadeOs usuários podem contribuir com código e melhorar o projeto.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

1. Instalação do DockerCertifique-se de que o Docker esteja instalado em seu sistema. Consulte a página oficial do Docker para obter informações sobre a instalação.
2. projeto de clonagemExecute o seguinte comando em um terminal para clonar o projeto RD-Agent:

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

3. Vá para o diretório do projetoNavegue até o diretório do projeto clonado:

   cd RD-Agent
   

4. Criação de uma imagem do DockerExecute o seguinte comando para criar a imagem do Docker:

   docker build -t rdagent .
   

5. Executando um contêiner do DockerInicie o contêiner do Docker usando o seguinte comando:

   docker run -it rdagent
   

Processo de uso

1. Iniciando o RD-AgentInicie o serviço RD-Agent no contêiner do Docker.
2. Selecionar cenaSelecione cenários apropriados com base nas necessidades, como quantificação financeira, previsão médica, etc.
3. Parâmetros de configuraçãoConfigure os parâmetros relevantes, como fonte de dados, tipo de modelo, etc., de acordo com as necessidades do cenário.
4. Execução de tarefasO RD-Agent tem a seguinte função: iniciar a tarefa, o RD-Agent executará automaticamente o processamento de dados, o treinamento do modelo e o feedback dos resultados.
5. Exibir resultadosVisualização dos resultados da execução da tarefa e do desempenho do modelo por meio da interface fornecida pelo RD-Agent.

Funções

• Evolução automatizada do modeloO RD-Agent pode propor automaticamente novas estruturas de modelo e otimizar continuamente o desempenho do modelo por meio de loops de feedback. Os usuários só precisam fornecer dados e objetivos iniciais, e o RD-Agent concluirá automaticamente a geração e a otimização do modelo.
• Documento de pesquisa sobre leitura e realização automatizadasRD-Agent: O RD-Agent pode extrair automaticamente as principais informações dos artigos de pesquisa e implementar a estrutura do modelo correspondente. Os usuários podem fazer upload de artigos e o RD-Agent analisará e gerará o código automaticamente.
• Aplicativos de negociação quantitativaRD-Agent: No setor financeiro, o RD-Agent oferece suporte ao desenvolvimento de estratégias de negociação quantitativas automatizadas. Os usuários podem fornecer dados de mercado e o RD-Agent gerará e otimizará automaticamente as estratégias de negociação.
• Previsão médica iterativaAplicações do RD-Agent na área médica incluem análise e previsão de dados. Os usuários podem fornecer dados médicos, e o RD-Agent executará automaticamente o processamento de dados e o treinamento de modelos para gerar resultados de previsão.