forecasting_tool

AI 예측 도구

R Shiny 아키텍처를 기반으로 하는 AI 예측 도구는 모든 데이터 분석 요구 사항에 맞는 포괄적이고 사용자 친화적인 플랫폼을 제공합니다. R용 웹 애플리케이션 프레임워크인 R Shiny를 사용하면 광범위한 웹 개발 기술 없이도 시각적으로 매력적인 대화형 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이 강력한 프레임워크를 활용하여 사용자는 데이터를 원활하게 업로드하고, 필요한 편집을 수행하고, 직관적인 방식으로 정보를 시각화할 수 있습니다. 이 도구는 선택할 수 있는 다양한 모델을 제공하므로 특정 요구 사항에 맞는 맞춤형 예측 및 예측이 가능합니다. 예측 프로세스가 완료되면 사용자는 향후 사용을 위해 결과를 쉽게 추출할 수 있습니다. 또한 이 도구에는 여러 주제에 대한 토론을 가능하게 하고 분석 프로세스 전반에 걸쳐 귀중한 통찰력과 지침을 제공하는 대화형 AI 구성 요소가 포함되어 있습니다. 고급 기능, 사용 용이성 및 대화형 기능이 결합된 AI 예측 도구는 데이터 기반 의사 결정을 위한 필수 자산입니다.

주요 기능은 다음과 같습니다 -

• 데이터 업로드
• 데이터 편집 및 시각화
• 원하는 모델을 선택하세요
• 예측하고 예측하세요
• 결과 추출
• AI로 다양한 주제 토론

시작하기

이 저장소에는 RShiny로 구축된 AI 기반 예측 애플리케이션이 포함되어 있습니다. 이 앱은 AI 기술을 활용하여 정확하고 대화형 시계열 예측을 수행하는 방법을 보여줍니다. 직관적이고 사용자 친화적으로 설계된 이 RShiny 앱은 예측 분석을 탐색하고 데이터 기반 결정을 내리기 위한 강력한 도구 역할을 합니다.

전제 조건

이러한 예제를 실행하려면 다음이 필요합니다.

• R(버전 3.5 이상 권장)
• 빛나는 패키지가 설치되었습니다.
• R 프로그래밍에 대한 중급 지식
• LLM에 대한 지식

체재

코드는 여러 부분으로 나뉩니다. 다음은 파일에 대한 간략한 개요입니다.

• ui.R : 앱의 UI 섹션을 포함합니다.
• server.R : 모든 계산을 포함합니다.
• global.R : 앱 환경 세부정보를 포함합니다.
• function.R : 필수 함수가 여기에 정의되어 있습니다.
• helper.R : 여기에 정의된 모든 LLM 관련 함수
• mongodb_helper.R : Mongo DB를 읽고 쓰기 위해 여기에 정의된 모든 함수

기여

우리는 기여를 환영합니다! 추가 샘플 코드나 개선 사항이 있는 경우 다음을 수행하십시오.

• 이 저장소를 포크하십시오.
• 기능 분기를 만듭니다.

git checkout -b feature/your-feature-name

• 변경 사항을 커밋하고 분기를 푸시합니다.

git push origin feature/your-feature-name

• 끌어오기 요청을 엽니다.

코드가 저장소의 스타일을 따르고 잘 문서화되어 있는지 확인하세요.