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疗数据提升乳腺癌预测模型的准确率。 进一步地,可根据该模型案例发散,构建老年人健康预测、高血压预测、失能早期预警模型等。 图1 乳腺癌预测研究应用场景示意 作业发起方通过计算节点上传数据、待训练模型的定义文件; 作业发起方配置TICS的横向联邦学习作业,启动训练; 模型参数、梯度
务的输入,通过执行联邦分析和联邦机器学习作业后,最终拿到结果。 计算节点以容器的形式部署,支持云租户部署和边缘节点部署,用户可根据数据源的现状,采用合适的计算节点部署方案。 云租户部署:基于云容器引擎(CCE,Cloud Container Engine)服务部署,CCE提供高可