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合作方如何获取租户名称? 合作方登录TICS控制台。 进入TICS控制台后,单击页面右上方账号名称,进入基本信息页面。 图1 入口 查看基本信息,获取到的账号名即为租户名称。 图2 获取租户名称
准备数据 企业A的实时业务不需要准备数据,在发起查询时通过参数传递需要查询的用户id。 表1 企业B用户画像数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 f0-f4 float 用户数据画像特征 bigdata_all.csv id,f0,f1,f2
String 用户Token。由一个或多个字母数字+-=符号组成。 通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型
CS服务的正常使用。 请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固,确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 CCE服务委托授权 由于CCE在运行中对计算、存储、网络以及监控等各类云服务资源都存在依赖关系,因此当您首次登录CCE控制台时,CCE将自动请求获取当前区域下的云资源权限,从而更好地为您提供服务。
实时预测 实时预测通过在计算节点部署在线预测服务的方式,允许用户利用POST请求,在毫秒级时延内获取单个样本的预测结果。 创建实时预测作业 执行实时预测作业 删除实时预测作业 父主题: 联邦预测作业
空间管理 组建空间 管理空间 空间升级与回滚 替换证书
定义XGBoost算法中决策树的数量,一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度,根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量,数量越多,准确率越高,计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。
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。
String 用户Token。由一个或多个字母数字+-=符号组成。 通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型
X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 消息体的类型(格式),必选,默认取值为
管理任务 任务管理是可信智能计算服务提供的一项查看计算节点参与任务的功能。通过任务管理,用户可以查看到曾在该计算节点上执行过的所有作业,并查看自己这个计算节点在作业中的位置以及数据流向。 通过任务管理,用户可以查看自己的计算节点在空间中的作业参与度,并通过“计算过程”来确认数据是否合理、安全地被使用。
准备工作简介 如果您是第一次使用TICS,需要完成以下准备工作: 注册账号并实名认证 配置CCE服务 购买TICS服务 授权IAM用户使用TICS 准备数据 启用区块链审计服务(可选) 父主题: 准备工作
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
保证目录下至少包含一个csv文件,且所有csv文件的特征数保持一致。此外,选择数据集的原始文件,需要指定csv文件的“分隔符”、“是否包含表头”。“是否包含表头”是指文件的第一行是否是每一个字段的名称。 数据结构:配置每个字段的类别标签,包括以下几种: “字段类型”:支持BOOL
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。
String 用户Token。由一个或多个字母数字+-=符号组成。 通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型
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(
数据集注册管理 数据集列表展示 创建或更新数据集 批量删除数据集 发布数据集到空间 获取数据详情 父主题: 计算节点API
数据预处理 创建数据预处理作业 开发数据预处理作业 父主题: 管理数据