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本课程是介绍联邦学习业界应用，并指导用户上手一个自己的联邦学习应用。
结论 本文详细介绍了联邦学习在医疗健康领域的应用和部署过程。通过联邦学习，我们能够充分利用分散的医疗数据进行模型训练，同时保护患者的隐私。未来，随着技术的进步和应用场景的扩展，联邦学习在医疗健康领域将有更广泛的应用前景。
对于应用差分隐私的算法，首先会设定整体的隐私预算，每访问一次数据，就会扣除一些预算，当预算用完，数据就无法再访问 横向联邦学习 横向联邦学习——客户/服务器架构 横向联邦学习也称为按样本划分的联邦学习，可以应用于联邦学习的各个参与方的数据集有相同的特征空间和不同的样本空间的场景
联邦学习作为一种能够在不共享数据的情况下进行模型训练的技术，为政务领域带来了新的解决方案。本文将探讨联邦学习在政务领域的应用场景、技术实现、部署过程及代码示例，帮助读者深入理解和应用这一前沿技术。 II. 政务领域中的联邦学习应用概述 1.
本课程是介绍联邦学习业界应用，并指导用户上手一个自己的联邦学习应用。 开始学习 联邦学习应用 联邦学习应用 华为云开发者学堂，从入门到精通，探索更多学习路径 进入开发者学堂
刚刚大概指出了联邦学习在手机输入法预测和医疗诊断中的应用，这里细致地梳理一下：（1）输入法：Google的Gboard、Apple的QuickTypeGboard是Google 推出一款针对 iOS 设备和Android设备的虚拟键盘，QuickType是Apple在iOS 8中开始采用的全新预测文本功能
这些改进为联邦学习对金融、医疗等场景中的应用带来了极大的便利。 但是联邦迁移学习在实际使用中遭遇了严重的性能不足问题。 联邦迁移学习的基本原理 需要 3 个不同的参与者：Guest、Host 和 Arbiter。
创建可信联邦学习作业 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
最后，联邦学习框架应该为单机仿真和分布式部署提供统一的算法描述和接口，以满足研究者和开发人员不同的应用需求，并降低从仿真到部署的迁移难度，缩小联邦学习从学术研究到工业应用的鸿沟。
新建联邦学习作业 功能介绍 新建联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。
纵向联邦学习分为五个步骤：数据选择、样本对齐（可选）、特征选择（可选）、模型训练、模型评估。 创建过程如下： 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”。
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
获取联邦认证unscoped token(IdP initiated) 功能介绍 该接口可以用于通过IdP initiated的联邦认证方式获取unscoped token。
使用集群联邦实现应用多活容灾 应用场景 为了应对云单点宕机故障，UCS的集群联邦提供多云多活应用、秒级流量接管能力。业务应用的实例可以多云多活的部署在不同云上的容器服务中，当云单点宕机故障发生时，集群联邦可以秒级自动完成应用实例的弹性迁移以及流量的切换，业务的可靠性大大提升。
查询联邦学习作业列表 功能介绍 查询联邦学习作业列表 调用方法 请参见如何调用API。
就像HTTP协议承载了我们今天看到的极度丰富的互联网应用一样，联邦协议也是建立联邦学习应用所必不可少的基础协议，有了这个协议才能使得联邦学习应用得以标准化，使得联邦学习过程中的数据安全、模型性能得到有效的保障。
联邦管理 容器舰队开通集群联邦成功后，舰队详情页面将自动解锁联邦管理功能，如图2所示。 图2 联邦管理 接下来，您可以创建联邦工作负载、服务、存储等联邦资源，完成业务部署。还可以根据业务需要完成一些高阶操作，比如多集群应用的多活容灾、弹性伸缩。
删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。
基于多方安全计算功能准备好合适的数据，本文主要介绍双方对已有的数据进行样本对齐、特征筛选和联邦建模，并对产生的模型进行评估。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
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