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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(只
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。 创建数据交换作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上选择“可信数据交换 > 数据申请”,打开数据申请页面。 在数据申请页面单击“我收到的”,查看供数方节点收到的申请列表。 图1 我收到的数据申请
基本概念 空间(League) 可信智能计算服务的逻辑概念,由组织方创建。空间绑定不同数据保护方式的聚合器,并邀请多方数据提供者参与,在空间内实现数据有限共享应用,提炼数据价值。 空间是联邦计算的载体。空间需要购买才能使用,在空间中可以管理合作成员,合作数据以及查看可信智能计算环境。执行联邦计算任务需要指定空间。
险联防联控效用。 在信息核验过程中,通过隐私计算技术实现多方黑名单数据共享,对电诈、洗钱、骗贷等行为的黑名单用户进行安全求交、匿踪查询,能够有效提升客户背景调查的安全可信程度。 现有两家企业A、B,双方决定通过TICS平台实现黑名单数据共享,通过隐私求交作业计算两方黑名单ID交集。本文以企业A为计算作业的发起方为例。
配置IEF高可用节点 IEF高可用节点实现该功能要手动操作,使用rsync命令在多台虚机间定时同步文件,操作步骤如下: 以下教程适用于ECS机器系统为Centos 7.5。操作前需要购买两台同网段同文件系统的ecs节点A与节点B。 在两台虚机上安装rsync及corntab服务,
配置IEF高可用节点 IEF高可用节点实现该功能要手动操作,使用rsync命令在多台虚机间定时同步文件,操作步骤如下: 以下教程适用于ECS机器系统为Centos 7.5。操作前需要购买两台同网段同文件系统的ecs节点A与节点B。 在两台虚机上安装rsync及corntab服务,
参与方的计算节点如果是采用云租户部署,并且使用子账号进行创建的,需要参考配置CCE集群子账号权限给子账号增加权限配置。 执行批量预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面批量预测Tab页,查找待执行的作业,单击“发起预测”,在
避免作业名重复。 支持本地连接器配置的数据交换类型文件。 只可以申请使用非己方的数据。 创建数据交换作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“可信数据交换 > 数据目录”,打开“数据目录”页面。 在“数据目录”页面,对数据集单击“申请使用”。 图1 创建数据申请 在
"SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行,目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面,选择实时预测的Tab页,单击创建。 图1 创建作业 在
选择计算节点 在“计算节点详情”页,单击“前往计算节点”,在登录页正确输入部署计算节点时设置的“登录用户名”和“密码”。 图2 前往计算节点 在左侧导航树上单击“基本信息”,在“基本信息”页面找到“计算节点状态”部分,触发计算节点状态切换操作。 图3 单击切换状态
仅CCE计算节点支持横向训练作业对接MA。 MA纳管的CCE集群要和TICS的CCE计算节点在同一个VPC下。 注册MA资源池 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上选择“基本信息”,打开基本信息页面。 在“基本信息”页面,输入创建MA Lite资源池纳管的CCE集群ID,单击“注册”。 图1 注册ma资源池
用区域和可用区来描述数据中心的位置,您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域(Region)指物理的数据中心。每个区域完全独立,这样可以实现较大程度的容错能力和稳定性。资源创建成功后不能更换区域。 可用区(AZ,Availability Zone)是同一区域内,电力和网络互相隔
这种情况下,xx医院想申请使用其他机构的乳腺癌患者数据进行乳腺癌预测模型建模会非常困难。因此可以通过华为TICS可信智能计算平台的横向联邦功能,实现在患者隐私不泄露的前提下,利用其他机构的医疗数据提升乳腺癌预测模型的准确率。 进一步地,可根据该模型案例发散,构建老年人健康预测、高血压预测、失能早期预警模型等。
数据管理概述 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
概述 联邦预测作业在保障用户数据安全、模型资产安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 目前TICS支持两种类型的预测方式: 批量预测: 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式,在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 实时预测: 实时预测通过在计
概述 可信联邦学习作业是可信智能计算服务提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模。 安全可信。 多种训练场景。 方便与已有服务对接。 使用场景 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习,适用于参与者的数据特征重叠较多,而样本ID重叠较少的情况,联合多个参与者的具有相
算节点。 空间成员在计算节点中完成数据发布,参考发布数据。 约束限制 存在已创建的用数申请。 操作步骤 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上选择“可信数据交换 > 数据申请”,打开数据申请页面。 在数据申请页面单击“我收到的”。 在“我收到的”数据申请页签中,选择已经确认的申请,单击“创建合约”。
支持本地连接器配置的CSV类型数据集。 支持DWS连接器配置的DWS数据集。 支持API连接器配置的API数据集。 创建实时隐匿查询作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 隐匿查询 > 实时隐匿查询”,打开实时隐匿查询作业页面。 在“实时隐匿查询”作业页面中,单击“创建”。 图1 创建作业
参与计算的双方需要在其代理节点上创建好各自的数据集,并需要确保数据集含有非敏感的唯一标识字段。 创建作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 隐私求交”,打开隐私求交作业列表页面。 在隐私求交作业列表页面,单击“创建”。 图1 创建隐私求交作业 在创建页面填写如下信息:
批量预测作业在本地运行,目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面,选择批量预测的Tab页,单击创建。 图1 创建作业 在