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/v1/{project_id}/leagues/{league_id}/datasets/{dataset_id}/schema-info 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,最大32位,由字母和数字组成 league_id 是 String
/v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,最大32位,由字母和数字组成 league_id 是 String
/v1/{project_id}/leagues/{league_id}/job-instances/{instance_id}/dag 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id,最大32位,字母和数字组成 instance_id 是 String
/v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,最大32位,由字母和数字组成 league_id 是 String
/v1/agents/{agent_id}/notices/{notice_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 agent_id 是 String 可信计算节点id。 支持数字,英文字母,下划线,长度32。 notice_id 是 String 通知记录id。 支持数字,英文字母,下划线,长度32。
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字母开头,特殊符号不包括?!.*?_$ 长度0-128 data_type 是 String 连接器数据类型 1.RDS--云数据库类型 2.MYSQL--MySQL类型 3.DWS--高斯数据库类型 4.MRS--MapReduce数据类型 5.ORACLE--ORACLE数据类型
较多,而样本ID重叠较少的情况,联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行可信联邦学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同
/v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,最大32位,由字母和数字组成 league_id 是 String 空间ID,最大32位,由字母和数字组成
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添加入方向规则 (可选)准备RDS(MySQL)数据源 如果您的数据需通过RDS(MySQL)发布到TICS,则您需要提前准备RDS(MySQL)数据源。 JDBC数据源支持原生MySQL及RDS(MySQL)的连接。这里介绍RDS(MySQL)准备数据的步骤: 购买RDS服务,操作步骤参考
TICS的数据管理由“连接器管理”和“数据管理”两部分来实现: 连接器是可信智能计算服务提供的一项访问参与方数据资源的功能。参与方填写连接信息来创建对应类型的连接器,并通过这些连接器访问到各类型资源的结构化信息。当前支持MRS服务(Hive)、本地数据集、RDS数据集、DWS数据集、Or
/v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,最大32位,由字母和数字组成 league_id 是 String 空间ID,最大32位,由字母和数字组成
模型部署 模型部署完成后,单击“发起预测”,在系统弹窗中填写要预测的“样本id”和“模型特征”对应的数值,然后单击“预测”,就会有系统弹窗弹出,显示预测结果。 注意:样本id从创建作业选择数据集的样本id列获取。 图2 发起预测 父主题: 实时预测
根据合作方已提供的数据,编写相关SQL作业并获取您所需要的分析结果,同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 已发布区域:北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业? 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是可信智能计算服务提供的在保障
创建并运行隐私求交作业 企业A单击“作业管理 > 隐私求交 > 创建”,依次填写作业名称、选择需要求交的数据集和对应的求交列、选择算法协议及各种参数,再单击“保存并执行”即可发起一次隐私求交查询。 父主题: 隐私求交黑名单共享场景
查看求交结果 隐私求交作业执行完成后,企业A可以通过单击“历史作业 > 查看结果”看到隐私求交作业的运行结果,包括交集的大小和交集文件的路径。 打开obs到指定目录下查看,可以看到有两个结果文件,其中一个是交集记录的序号alignedIds.csv,另一个是交集记录的id alignedOriginalIds
产品优势 多域协同 支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如MRS、 DLI、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架(TICS,TensorFlow)的联邦计算;