forecasting_tool

Outil de prévision IA

L'outil de prévision AI, basé sur l'architecture R Shiny, fournit une plateforme complète et conviviale pour tous vos besoins d'analyse de données. R Shiny, un framework d'applications Web pour R, permet la création d'applications interactives et visuellement attrayantes sans nécessiter de compétences approfondies en développement Web. En tirant parti de ce cadre puissant, les utilisateurs peuvent télécharger leurs données en toute transparence, apporter les modifications nécessaires et visualiser les informations de manière intuitive. L'outil propose une variété de modèles parmi lesquels choisir, permettant des prédictions et des prévisions personnalisées pour répondre à des exigences spécifiques. Une fois le processus de prévision terminé, les utilisateurs peuvent facilement extraire les résultats pour une utilisation ultérieure. De plus, l'outil comprend un composant d'IA interactif qui permet des discussions sur plusieurs sujets, fournissant des informations et des conseils précieux tout au long du processus d'analyse. Cette combinaison de fonctionnalités avancées, de facilité d'utilisation et de fonctionnalités interactives fait de l'outil de prévision IA un atout essentiel pour la prise de décision basée sur les données.

Les principales fonctionnalités sont les suivantes -

• Téléchargez vos données
• Editez et visualisez vos données
• Sélectionnez le modèle souhaité
• Prédire et prévoir
• Extraire les résultats
• Discutez de plusieurs sujets avec l'IA

Commencer

Ce référentiel contient une application de prévision basée sur l'IA construite avec Rshiny. L'application montre comment tirer parti des techniques d'IA pour effectuer des prévisions de séries chronologiques précises et interactives. Conçue pour être intuitive et conviviale, cette application RShiny constitue un outil puissant pour explorer l'analyse prédictive et prendre des décisions basées sur les données.

Conditions préalables

Pour exécuter ces exemples, vous aurez besoin de :

• R (version 3.5 ou supérieure recommandée)
• Package brillant installé
• Connaissance intermédiaire de la programmation R
• Familiarité avec le LLM

Format

Le code divisé en plusieurs parties. Voici un aperçu rapide des fichiers -

• ui.R : Contient la section UI de l'application
• server.R : Contient tous les calculs
• global.R : contient les détails de l'environnement de l'application
• function.R : Les fonctions requises sont définies ici
• helper.R : Toutes les fonctions liées au LLM définies ici
• mongodb_helper.R : Toutes les fonctions définies ici pour lire/écrire dans Mongo DB

Contribuer

Nous apprécions les contributions ! Si vous avez des exemples de codes supplémentaires ou des améliorations, veuillez :

• Forkez ce référentiel.
• Créez une branche de fonctionnalités :

git checkout -b feature/your-feature-name

• Validez vos modifications et poussez la branche :

git push origin feature/your-feature-name

• Ouvrez une Pull Request.

Assurez-vous que votre code suit le style du référentiel et qu'il est bien documenté.