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测作业可以作为后续持续预测的依据,企业A可以定期地使用模型预测自己的新业务数据。同时企业A也可以根据新积累的数据训练出新的模型,进一步优化模型预测的精确率,再创建新的联邦预测作业,产出更精准的预测结果供业务使用。 父主题: 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
027350049,1.293868423 其中为了保证数据安全,企业A和大数据厂商B通过讨论决定使用hash过后的手机号作为已有数据的唯一标识id字段,并将唯一标识作为数据对齐的依据。 父主题: 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
自己的计算节点上,通过“数据管理”模块创建用于预测的数据集。 企业A预测数据集如下: 大数据厂商B仍使用训练时的提供的全量数据作为预测数据集,没有发布新的数据集。 父主题: 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
企业A的数据集如下: 大数据厂商B的数据集如下: 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧,供其他合作方参考。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
创建”按钮,进入联邦预测作业的创建页面。企业A需要通过“算法类型”、“训练作业”等筛选条件可以找到用于预测的模型,点选使用的模型后单击“确定”按钮即完成联邦预测作业的创建。 父主题: 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
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。 本文
TICS的API可以分为空间API和计算节点API。 使用空间API可以查询TICS空间的相关信息,如获取空间列表、获取计算节点列表等。空间API可通过调用IAM服务“获取用户Token接口”获取Token进行认证鉴权,支持在API Explorer平台在线调试。空间API支持的接口请参见表1。 使用计算节点API可
己提供的数据,多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成,接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。 父主题: 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
联邦建模的过程由企业A来操作,在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”,填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
用户的账号对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限,可以重置用户密码、分配用户权限等。为了确保账号安全,建议您不要直接使用账号进行日常管理工作,而是创建用户并使用用户进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户,是云服务的使用人员,具有身份凭证(密码和访问密钥)。 在项目ID下,您可以查看项目ID和账号ID
计算节点API接口调用方法有所不同,不依赖Endpoint,而是依赖计算节点 所在虚机的IP地址及开放端口,且不支持AK/SK鉴权认证。详情请参见构造请求。 父主题: 使用前必读
企业A完成信息选择后,单击“保存并提交审批”即可向数据提供方企业B发送一条审批信息。 企业B在自己的计算节点上可以单击“审批管理”,选择“待处理”的实时隐匿查询作业审批,可以看到自己的数据被如何使用。待企业B同意审批之后,企业A可以开始执行实时隐匿查询作业。 父主题: 外部数据共享
企业A的数据集如下: 大数据厂商B的数据集如下: 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧,供其他合作方参考。 父主题: 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
null, "self": "https://www.example.com/v3/projects" } } 父主题: 使用前必读
面下方“执行结果”看到sql的运行结果。 也可以通过“作业管理 > 多方安全计算 > 历史作业 > 查看结果”查看对应的结果。 父主题: 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
纵向联邦建模场景 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 父主题: 使用场景
多方安全计算场景 场景描述 组合架构 可验证代码示例 父主题: 使用场景
性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述 测试步骤 实验结果 父主题: 使用场景
实时隐匿查询场景 外部数据共享 父主题: 使用场景
可信数据交换场景 场景描述 创建数据 申请使用数据 审批数据申请 创建合约 父主题: 使用场景