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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 查询作业的历史实例列表成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题: 作业实例管理
查看作业计算过程和作业报告 在空间侧查看作业计算过程和作业报告 用户登录TICS控制台。 在左侧导航树上单击“空间作业”,打开“空间作业”页面。 在作业列表上,单击对应作业操作栏的“作业报告”。可在弹出的页面查看作业报告。 图1 空间侧查看作业报告 空间侧不支持查看作业执行结果,
场景描述 有效的风险控制能够消灭或减少风险事件发生的各种可能性,或减少风险事件发生时造成的损失,对于企业具有重要意义。现阶段,企业级的单方风控体系已逐步建立,在机构内数据统一共享的基础上实现了覆盖业务前、中、后各环节的智能风控。然而,单方数据风控面临存在数据不全面、风控不及时的问
"result_ext" : "7" } ] } 状态码 状态码 描述 200 查询作业的历史实例列表成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题: 作业实例管理
"tics002,space_creator" } ] } 状态码 状态码 描述 200 查询训练作业下的成功模型 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题: 联邦预测作业管理
使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题: 纵向联邦建模场景
阶段五:基于MPC算法的高安全级别计算 完成demo验证阶段,为提升数据保护级别,接入以纯密文的状态做计算的更高安全级别的数据,可以通过开启高隐私级别开关,提升空间安全级别。 图1 高隐私级别开关 再次单击作业,审批进行的同时敏感数据被进行了秘密分享加密。DAG图显示了“psi +
创建并运行隐私求交作业 企业A单击“作业管理 > 隐私求交 > 创建”,依次填写作业名称、选择需要求交的数据集和对应的求交列、选择算法协议及各种参数,再单击“保存并执行”即可发起一次隐私求交查询。 父主题: 隐私求交黑名单共享场景
乳腺癌数据集作业结果 本节实验包含了如下三个部分:(1)训练轮数对联邦学习模型分类性能的影响;(2)迭代次数对联邦学习模型分类性能的影响;(3)参与方数据量不同时,本地独立训练对比横向联邦的模型性能。 不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响(迭代次数固定为20)
执行联邦学习作业时,报“ERROR UNAVAILABLE:Network closed for unknown reason”,如何解决? 问题描述 执行联邦作业时,出现“ERROR UNAVAILABLE:Network closed for unknown reason”报错信息。
阶段六:统计型作业的差分隐私保护 本示例作业,以统计各行业的“企业税收总和”与“用电量总和”,进行统计分析: Select industry, sum(tax_bal), sum(electric_bal) from LEAGUE_CREATOR.tax a join
会返回企业A所选择的企业B的数据字段。 同时企业A的业务系统后台也可以通过API调用的方式调用企业A计算节点的接口发起实时隐匿查询,更好地服务生产业务。 父主题: 外部数据共享
基于MPC算法的高安全级别计算 完成demo验证阶段,为提升数据保护级别,接入以纯密文的状态做计算的更高安全级别的数据,可以通过开启高隐私级别开关,提升空间安全级别。 图1 高隐私级别开关 再次单击作业,审批进行的同时敏感数据被进行了同态加密。DAG图显示了“psi + 同态”的
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
为什么空间详情中“作业执行统计”实例数与空间作业中实例数统计不一致? 空间作业中的实例数统计的是实例总个数,而空间详情中“作业执行统计”实例数统计全部实例的总执行次数,可能存在一个实例执行多轮的情况。所以两个实例数统计不一致也是很正常的。
模型训练 企业A在完成特征选择后,可以单击右下角的“启动训练”按钮,配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数,直至训练出满意的模型。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计 场景描述 准备数据 发布数据集 创建样本分布统计作业 执行样本分布联合统计 数据优化 父主题: 纵向联邦建模场景
使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题: 纵向联邦建模场景
为例。 图3 输入用户名 输入ECS云服务对应的密码,进入对应的服务器。 图4 输入密码 登录成功。 图5 登录成功 方式二:ECS服务控制台 在ECS的服务控制台上,通过IP搜索对应的弹性云服务器。 图6 搜索弹性云服务器 单击ECS服务区名称跳转到详情页面,单击右上角的远程登录按钮。
发布数据集 企业A和大数据厂商B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上,通过“数据管理”模块创建各自的数据集。 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