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联合多方正样本的效果，丰富模型的特征，提高模型的泛化能力。 计算全程保障企业数据安全与个人隐私。 图2 金融联合营销 使能数据交易 传统数据交易方式，交易的是数据所有权，交易完成后，数据被无限制的复制。采用可信交易方式，交易的不是数据，而是数据的使用权，卖家卖的是对某个数据的用法用量，不用担心数据被复制。
项目名 TICS所属的项目名。 Project Name 项目ID TICS所属的项目ID。 1551c7f6c808414d8e9f3c514a170f2e 账户名 用户所属的企业账户名称。 Account Name 用户名 使用云服务的用户名，该用户需要拥有TICS的操作权限。 Username
文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。通过文件管理，参与方无需通过登录后台手动导入模型文件，而是直接将模型文件上传到数据目录进行管理。 使用文件管理功能后，创建联邦学习作业时用户可以便捷地选择自己以前上传的执行脚本、训练模型、数据文件、权重参数文件，极大地提高了系统的易用性及可维护性。
dpoint。 获取终端节点 终端节点（Endpoint）即调用空间API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同。 可信智能计算服务的终端节点Endpoint构造规则如下，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 可信智能计算服务Endpoint 区域名称 区域ID 终端节点（Endpoint）
场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高，想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果，降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作，基于双方共有的数据进行联邦建模，使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。
场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高，想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果，降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作，基于双方共有的数据进行联邦建模，使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。
数据需求方公司B在自己的计算节点页面上可以查看数据目录，找到数据拥有方公司A创建并发布的数据。 图1 创建数据申请 对数据集单击“申请使用”，在弹窗中填写需要使用的字段和访问需求，保存后可以提交审批，由公司A审核。 访问需求包括： 访问截止时间：设置访问的时间限制，超过访问时间后，对方的访问权限
样本对齐 单击右下角的下一步进入“样本对齐”页面，这一步是为了进行样本的碰撞，过滤出共有的数据交集，作为后续步骤的输入。企业A需要选择双方的样本对齐字段，并单击“对齐”按钮执行样本对齐。执行完成后会在下方展示对齐后的数据量及对齐结果路径。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
隐私保护等级：高级别时，默认启用高安全性的隐私计算的算法保障计算过程的安全，例如秘密分享加密、PSI等，但可能会影响性能以及部分作业正常执行。低级别时，使用国际标准的对称和非对称加密结合方式，在安全沙箱内进行解密计算。性能和灵活度较高。 结果差分隐私：开启时，使用差分隐私算法对多方安全计算作业的执行结果添加
隐私规则防护 使用TICS的隐私规则防护能力确保数据安全。 前提条件 完成数据集发布。 操作步骤 进入多方安全计算的作业执行界面，单击创建。 图1 创建作业 在作业界面中，按照示例一和示例二提供的案例和SQL语句进行作业测试。 图2 作业界面 示例一： 假设有人输入以下代码试图直接查询敏感数据。
评估型横向联邦作业流程 基于横向联邦作业的训练结果，可以进一步评估横向联邦模型，将训练好的模型用于预测。 选择对应训练型作业的“历史作业”按钮，获取最新作业的模型结果文件路径。 图1 查看模型结果文件的保存位置 前往工作节点上步骤1展示的路径，下载模型文件。由于Logistic
登录到计算节点对应的宿主机。 执行“docker ps -a”命令，查看NAMES为“k8s_db”开头容器的CONTAINER ID，该ID由数字和小写字母组成。 执行“docker exec -it {CONTAINER ID} bash”命令，登录到容器中，命令中的{CONTAINER
供数方接受用数方的数据使用需求，审视是否符合用数方需求或与前期的约定一致，若不符合，可拒绝申请；若符合，则确认申请，接下来便拟定合约，发送给用数方签署。 前提条件 存在已创建的申请。 约束限制 仅供数方操作，即该数据集的提供方去确认申请。 用数方提交申请后未撤回的申请，一旦供数方确认申请，申请内容无法修改。
数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤，其主要是通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。TICS特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换，以达到数据在训练模型中可使用、可实用，在TICS平台内完成数据处理到建模的闭环。 假设您有如下数据集（
的路径映射到服务容器内的本地路径，“主机存储”方式是指将计算节点所在机器的本地路径映射到服务容器内的本地路径。 主机路径 挂载使用的容器外部的路径，用于服务容器内和外部数据交互。用户只有在工作路径中放置数据集等文件，服务才能读取到；服务运行作业生成的结果、日志文件也会输出到工作目录，供用户查看、获取。
附加请求头字段，如指定的URI和HTTP方法所要求的字段。例如定义消息体类型的请求头“Content-Type”，请求鉴权信息等。 详细的公共请求消息头字段请参见表3。 表3 空间API公共请求消息头 名称 描述 是否必选 示例 Content-Type 消息体的类型（格式），默认取
采用纵向联邦。xx医院的应用场景为不同主体的相同特征建模，因此选用横向联邦。 创建训练型横向联邦学习作业。 图1 创建训练型横向联邦学习作业 配置作业的执行脚本，训练模型文件。 执行脚本是每个参与方的计算节点在本地会执行的模型训练、评估程序，用于基于本地的数据集训练子模型。 训练
法模型的特征数据。 使用场景 连接器使用场景：参与方的数据信息分布在不同的资源服务上，即可通过连接器管理功能来快速连接到名下的各类资源服务。 数据创建使用场景：参与方加入空间后，需要提供自己的数据集信息，用户即可通过数据创建功能，获取到名下详细的资源列表。同时，有敏感信息的数据，
} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 获取租户统计信息成功 500 获取租户统计信息失败 父主题：
关闭后的执行作业生效。 对重试操作配置后，配置CPU配额和内存配额。执行批量预测作业时，会创建新容器来执行，这两个配额参数的值为创建新容器的CPU核数和内存大小，默认CPU核数为1，内存大小512M。 然后勾选“选择训练作业”列表中的某一训练作业，然后勾选“选择模型”列表中对应模型，最后单击“确定”按钮完成作业创建。
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