forecasting_tool

AI予測ツール

AI 予測ツールは、R Shiny アーキテクチャに基づいており、あらゆるデータ分析ニーズに対応する包括的で使いやすいプラットフォームを提供します。 R の Web アプリケーション フレームワークである R Shiny を使用すると、広範な Web 開発スキルを必要とせずに、インタラクティブで視覚的に魅力的なアプリケーションを作成できます。この強力なフレームワークを活用することで、ユーザーはデータをシームレスにアップロードし、必要な編集を行って、直感的な方法で情報を視覚化できます。このツールは、選択できるさまざまなモデルを提供し、特定の要件に合わせてカスタマイズされた予測と予測を可能にします。予測プロセスが完了すると、ユーザーは結果を簡単に抽出してさらに使用することができます。さらに、このツールには、複数のトピックに関するディスカッションを可能にするインタラクティブな AI コンポーネントが含まれており、分析プロセス全体を通じて貴重な洞察とガイダンスを提供します。この高度な機能、使いやすさ、インタラクティブな機能の組み合わせにより、AI 予測ツールはデータ主導の意思決定に不可欠な資産となっています。

主な機能は次のとおりです。

• データをアップロードする
• データを編集して視覚化する
• 希望のモデルを選択してください
• 予測と予測
• 結果を抽出する
• AI を使って複数のトピックについて話し合う

はじめる

このリポジトリには、RShiny で構築された AI ベースの予測アプリケーションが含まれています。このアプリは、AI 技術を活用して正確かつインタラクティブな時系列予測を実行する方法を示します。直感的でユーザーフレンドリーになるように設計されたこの RShiny アプリは、予測分析を探索し、データに基づいた意思決定を行うための強力なツールとして機能します。

前提条件

これらの例を実行するには、次のものが必要です。

• R (バージョン 3.5 以降を推奨)
• 光沢のあるパッケージがインストールされています
• R プログラミングの中級知識
• LLM についての知識

形式

コードは複数の部分に分かれていました。ファイルの概要を以下に示します。

• ui.R : アプリの UI セクションが含まれます
• server.R : すべての計算が含まれます
• global.R : アプリ環境の詳細が含まれます
• function.R : 必要な関数はここで定義されます
• helper.R : ここで定義されたすべての LLM 関連関数
• mongodb_helper.R : Mongo DB への読み取り/書き込みを行うためにここで定義されたすべての関数

貢献する

寄付を歓迎します!追加のサンプル コードや改善点がある場合は、次のことを行ってください。

• このリポジトリをフォークします。
• 機能ブランチを作成します。

git checkout -b feature/your-feature-name

• 変更をコミットしてブランチをプッシュします。

git push origin feature/your-feature-name

• プルリクエストを開きます。

コードがリポジトリのスタイルに従っており、十分に文書化されていることを確認してください。