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数据使用自主可控。 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
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同特征的多行样本进行可信联邦学习,联合建模。
的响应值,因此调用该接口时,不用填写本字段。 请求响应成功后在响应消息头中包含的“X-Subject-Token”的值即为Token值。 使用Token认证时该字段必选。 注:以下仅为Token示例片段 MIIPAgYJKoZIhvcNAQcCo...ggg1BBIINPXsidG9rZ
及对应库表的访问权限。 如果要创建MRS安全集群的数据连接,不能使用admin用户。因为admin用户是默认的管理页面用户,这个用户无法作为安全集群的认证用户来使用。您可以参考以下步骤创建一个新的MRS用户: 使用admin账号登录MRS Manager页面。 单击“系统 > 权限
开启后的执行作业生效。 开关关闭后,关闭前已触发重试的作业不受影响,仅对关闭后的执行作业生效。 CPU配额 执行作业使用容器的CPU核数。 内存配额 执行作业使用容器的内存大小。 参数配置完成后,单击保存,完成可信联邦学习任务的创建。 父主题: 可信联邦学习作业
POWER_DATA c where b.id = c.id and a.id = b.id 审批时可以看到如下的信息,涉及关联字段较多,其使用方式都能够在审批界面中展示出来。 图1 基础信息 执行结果如下。 图2 执行结果 结果显示,TICS支持大量基础的SQL语法。 图3 SQL编写提醒
作业审批通过后,才能单击“启动数据初始化”。 审批实时隐匿查询作业 审批方登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上选择“审批管理”,打开审批页面。 选择待处理的审批记录,单击“查看详情”。 填写审批意见,单击“同意”。 图1 填写审批意见 启动数据初始化 审批通过后,发起方可以在实时隐匿查询页面作业列表中单击“启动数据初始化”。
在左侧导航树上选择“可信数据交换 > 数据交换”,在可信数据交换页面,查看交换作业的执行情况。 图3 查看交换作业的执行情况 单击“下载”,即可使用数据。 父主题: 可信数据交换
数据集,最后单击“保存并提交审批”按钮完成作业创建。等审批方审批完后,就可以执行任务。 注意:选择的数据集中需要有样本id列,后面预测需要使用。 图2 新建作业 等待参与方审批,当参与方单击“同意”后,就可以执行任务了。 图3 审批详情 父主题: 实时预测
资源池配置参数 参数名称 说明 样例 名称 资源池的名称,创建时会随机生成一个名字。 pool-6e8a 描述 对创建的资源池进行说明。 - 使用场景 分为Standard弹性集群与Lite弹性集群,联邦学习对接MA需要选择Lite弹性集群。 ModelArts Lite 计费模式
批。 提交完成后,在页面下方可查看审批方和审批进度。 图2 审批进度 数据提供方进入数据集所在计算节点,单击页面左侧的“审批管理”,查找待处理的审批项。单击“查看详情”。 图3 审批管理 详情页可以看到审批报告,报告内容包括作业发起方、会在该计算节点连接器上执行的SQL语句、各字
行期校验,保护数据集内的id总集,确保无法被恶意逆推。 敏感:指会参与统计、计算的敏感数据。例如薪水、纳税、用电量。勾选后,其他参与方只能使用敏感数据进行不可逆推的四则运算、聚合计算(sum/avg/variance)、条件过滤(where)。TICS会保护唯一标识和敏感数据不被