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创建联邦网络连接并下载联邦kubeconfig 功能介绍 舰队开通联邦后，调用此接口，创建vpcep终端节点，连接到联邦apiserver，并下载联邦apiserver的kubeconfig URI POST /v1/clustergroups/{clustergroupid}/cert
测试步骤 数据准备 训练型横向联邦作业流程 评估型横向联邦作业流程 父主题： 横向联邦学习场景
一、初心：联邦学习拟解决的问题1.联邦学习的广义定义：解决联合建模的问题或需求随着人工智能等技术应用的发展与普及，基于机器学习的智能营销及风控等应用迅速兴起。
结论 本文详细探讨了联邦学习在视觉领域的应用及其部署过程。通过联邦学习，我们能够有效地利用分散的视觉数据进行模型训练，同时确保数据隐私和安全性。未来，随着技术的进步和应用场景的扩展，联邦学习在视觉领域将有更广泛的应用前景。 在部署过程中，需要特别注意数据隐私保护和安全通信的实施。
将鼠标放置在待开通联邦认证的组织上，单击“开通联邦认证”。 开通成功后，系统会自动创建一个与该组织同名的联邦认证用户组和已经授权该用户组访问的华为云联邦应用，用户组成员可通过应用访问华为云资源。
联邦管理面创建HPA后分发到成员集群失败怎么办？ 问题背景 在集群联邦管理面创建HPA后，创建PropagationPolicy将其分发到版本低于v1.23的成员集群失败。
至此，企业A完成了整个TICS联邦建模的流程，并将模型应用到了营销业务当中。这个预测作业可以作为后续持续预测的依据，企业A可以定期地使用模型预测自己的新业务数据。
纵向联邦建模场景 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 父主题： 使用场景
可以预见的是，微众AI团队针对的情景，要比Google的情景更加具有普适性，也更符合未来大数据、多企业的应用需求。下图展示了FTL的应用情景。解释：假设我们现有的A和B两个企业的数据，它们的服从上图的特征和样本维度。
SP initiated方式 Openstack和Shibboleth是被广泛使用的一套开源联邦身份认证解决方案，提供了强大的单点登录能力，将用户连接到企业内外的各种应用服务。
作业类型:SQL.联合SQL分析,HFL.横向联邦学习,VFL.纵向联邦学习,PREDICT.预测 creatorName String 创建人名称，最大值128 create_time String 创建时间。 hfl_type String fl作业类型枚举。
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-Learn中的SMOTE算法，进行了数据集的扩充。
企业联邦用户（虚拟IAM用户） 与华为云建立信任关系的第三方系统用户。用户可以使用第三方系统账号登录华为云，类似通过某社交账号登录游戏平台。 创建：账号在IAM创建身份提供商后，拥有第三方系统账号的企业用户登录华为云时，IAM自动创建虚拟IAM用户，即企业联邦用户。
参考文章：快速了解联邦学习技术及应用实践 相关论文推荐： 微众银行AI团队联邦学习相关论文下载地址
联邦学习最早在 2016 年由谷歌提出，原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题，根据多参与方之间数据分布的不同，把联邦学习分为三类：横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。
导入联邦用户 前提条件 系统管理员已完成联邦APP的添加。 系统管理员新建租户时已完成为租户配置第三方认证系统。 操作步骤 以租户管理员角色登录AICC，选择“配置中心 > 员工中心 > 员工”。
1.2 发展历程 联邦学习的概念最早由Google在2016年提出，并随后得到了学术界和工业界的广泛关注。随着技术的进步，联邦学习逐渐在医疗、金融、智能手机等领域得到了应用，但同时也面临着安全和隐私保护的挑战。 II.
下载tensorflow_federated模块，此处使用较稳定的0.13.1版本，可根据实际情况选择版本 pip3 install --upgrade tensorflow_federated==0.13.1 -i http://pypi.douban.com/simple
根据前一篇文章，企业A已经通过可信联邦学习功能训练出了一个预测客户时候是高价值用户的模型。 本文主要介绍企业A和大数据厂商B如何通过已有的模型对新的业务数据进行预测。 父主题： 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
引言 联邦学习作为一种分散式学习方法，在多个参与方之间共同训练机器学习模型的同时保护数据隐私，近年来在人工智能领域内得到了广泛的关注和应用。本文将探讨联邦学习在多任务学习中的应用，结合实例详细介绍其背景、技术实现、部署过程以及相关代码示例，帮助读者深入理解和应用这一前沿技术。
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