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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
数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时,请选择非加密桶进行上传,否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 创建数据集 数据准备完成后,需要创建相应项目支持的类型的数据集,具体操作请参考创建ModelArts数据集。 父主题: 使用自动学习实现图像分类
参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成,企业A已经训练出了一个符合自己要求的算法模型,后续文档会介绍如何使用已有的算法模型对新的数据进行预测。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
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准备数据 数据集版本发布失败 数据集版本不合格 父主题: 自动学习
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可信联邦学习进行联邦建模
联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题: 计算节点API
批量设备自学习配置 典型场景 中间网络设备无需配置接口信息,支持用户配置使能自学习。 接口功能 批量设备自学习配置。 接口约束 该接口支持租户管理员和租户下北向接口管理访问,必须在用户会话建立后使用。 调用方法 POST URI /v1/performanceservice/flow/auto-learnings
单击展开下载详情,可以查看该数据集的“目标位置”。 步骤四:创建新版自动学习图像分类项目 确保数据集创建完成且可正常使用后,在ModelArts控制台,左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”,进入自动学习总览页面。 单击选择“图像分类”创建项目。完成参数填写。 名称:自定义您的项目名称。
Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景,将数据集随机划分为三个大小类似的部分:(1)xx医院的训练集;(2)其他机构的训练集;(3)独立的测试集,用于准确评估横向联邦学习得到的模型准确率。此外由于原始的数据集较小,采用了Imbalanced
模型训练 自动学习训练作业失败 父主题: 自动学习
部署上线 部署上线失败 父主题: 自动学习
华中各省管局要求 河南管局要求 湖北管局要求 湖南管局要求 父主题: 学习各地管局政策
东北各省管局要求 黑龙江管局要求 吉林管局要求 辽宁管局要求 父主题: 学习各地管局政策
Management Service,IMS),云审计服务(Cloud Trace Service,CTS)等。 OBS可以作为其他云服务的数据分析学习的数据源,例如MapReduce服务 (MapReduce Service,MRS), AI开发平台ModelArts等。
查询设备自学习配置 典型场景 中间网络配置使能自学习配置。 接口功能 查询设备自学习配置。 接口约束 该接口支持租户管理员和租户下北向接口管理访问,必须在用户会话建立后使用。 调用方法 GET URI /v1/performanceservice/flow/auto-learnings
模型发布 模型发布失败 父主题: 自动学习
用子账号进行创建的,需要参考配置CCE集群子账号权限。 创建可信联邦学习训练型作业 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 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中配置作业名称相关参数,完成后单击“确定”。
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