RD-Agent: автоматизированный инструмент для проведения НИОКР на основе данных, который облегчает процессы НИОКР на основе данных с помощью технологии искусственного интеллекта.

Общее введение

RD-Agent - это инструмент с открытым исходным кодом от Microsoft, предназначенный для автоматизации и оптимизации процесса исследований и разработок (R&D). Инструмент ориентирован на сценарии, основанные на данных, и повышает эффективность разработки моделей и данных с помощью технологии искусственного интеллекта. RD-Agent объединяет два ключевых модуля, Research и Development, образуя автоматизированную систему с непрерывной обратной связью, которая помогает пользователям достичь эффективности научно-исследовательских работ в финансовой сфере, здравоохранении и других областях.

Список функций

• Автоматизированная эволюция модели: Новые модели автоматически предлагаются и оптимизируются.
• Исследовательская работа по автоматизированному чтению и реализации: Извлечение ключевой информации из научных работ и реализация моделей.
• Количественные торговые приложения: Поддержка разработки количественных торговых стратегий в финансовом секторе.
• Итеративное медицинское прогнозирование: Анализ данных и прогнозирование в здравоохранении.
• Открытый исходный код и поддержка сообщества: Пользователи могут вносить код и улучшать проект.

Использование помощи

Процесс установки

1. Установка Docker: Убедитесь, что Docker установлен в вашей системе. Для установки обратитесь к официальной странице Docker.
2. проект клонирования: Выполните следующую команду в терминале, чтобы клонировать проект RD-Agent:

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

3. Перейдите в каталог проекта: Перейдите в каталог клонированного проекта:

   cd RD-Agent
   

4. Создание образа Docker: Выполните следующую команду для создания образа Docker:

   docker build -t rdagent .
   

5. Запуск контейнера Docker: Запустите контейнер Docker с помощью следующей команды:

   docker run -it rdagent
   

Процесс использования

1. Запуск RD-агента: Запустите службу RD-Agent в контейнере Docker.
2. Выберите сценуВыбор подходящих сценариев в зависимости от потребностей, таких как финансовые расчеты, медицинские прогнозы и т.д.
3. Параметры конфигурации: Настройте соответствующие параметры, такие как источник данных, тип модели и т. д., в соответствии с потребностями сценария.
4. Выполнение заданий: Запуск задания, RD-Agent автоматически выполнит обработку данных, обучение модели и обратную связь по результатам.
5. Посмотреть результатыПросмотр результатов выполнения задач и производительности модели через интерфейс, предоставляемый RD-агентом.

Функции

• Автоматизированная эволюция модели: RD-Agent может автоматически предлагать новые структуры моделей и непрерывно оптимизировать их работу с помощью обратной связи. Пользователю достаточно предоставить исходные данные и цели, а RD-Agent автоматически выполнит генерацию и оптимизацию модели.
• Исследовательская работа по автоматизированному чтению и реализацииRD-Agent может автоматически извлекать ключевую информацию из научных работ и реализовывать соответствующую структуру модели. Пользователи могут загружать статьи, а RD-Agent будет автоматически анализировать и генерировать код.
• Количественные торговые приложения: В финансовом секторе RD-Agent поддерживает автоматизированную разработку количественных торговых стратегий. Пользователи могут предоставлять рыночные данные, а RD-Agent автоматически генерирует и оптимизирует торговые стратегии.
• Итеративное медицинское прогнозирование: Применение RD-Agent в медицинской сфере включает анализ данных и прогнозирование. Пользователи могут предоставить медицинские данные, а RD-Agent автоматически выполнит обработку данных и обучение модели для получения результатов прогнозирования.