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在这种应用场景中机器通过学习能够取代一些纯粹的体力劳动
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。
- 老妹儿的 - 博客园 (cnblogs.com) 参考这两篇就可以实现单机版的部署和横向联邦学习,建议大家在做集群横向联邦学习之前,先把单机版的搞明白。搞明白单机版后,实现集群的横向联邦。
在2021年3月,我开始了一段深度学习的旅程,学习《深度学习应用开发》这门课程。这是一门基于TensorFlow实践的入门课程,它对初学者非常友好,不需要深厚的人工智能或数学基础,也无需丰富的编程经验。我通过中国大学APP接触到了吴明辉的课程,发现它确实名不虚传。
该API属于ServiceStage服务,描述: 此API通过应用ID删除应用。接口URL: "/v3/{project_id}/cas/applications/{application_id}"
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
直播时间2020年 7月2日 19:30-20:30观看回放 请戳我>>传送门 本次直播讲解本次卢博分享带来NAIE联邦学习的基本框架,算法及案例分享,很多硬货,不要错过。
在进行临床部署时,如果将联合学习中训练的模型应用于联盟外部完全看不见的医院,仍然会遭受性能下降的困扰。在本文中,我们指出并解决了联邦域泛化(FedDG)的一种新的问题设置,其目的是从多个分布式源域中学习联邦模型,使其可以直接推广到看不见的目标域。
该API属于IAM服务,描述: 获取联邦认证token(OpenId Connect Id token方式)。接口URL: "/v3/OS-FEDERATION/identity_providers/{idp_id}/protocols/{protocol_id}/auth"
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,下一篇文章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
该API属于CloudDeploy服务,描述: 根据部署任务id删除应用。接口URL: "/v2/tasks/{task_id}"
该API属于iDME服务,描述: 本接口用于卸载指定运行服务下的工业数字模型驱动引擎(Industrial Digital Model Engine,简称iDME)应用。接口URL: "/v1/{project_id}/envs/{env_id}/apps/{app_id}"
在实际应用中,需要综合考虑各种因素,以实现最佳的应用效果。在金融行业,机器学习已被广泛应用在信用评估、欺诈检测、市场预测等方面。
应用中间件
应用侧API参考
应用中间件
应用场景 实例描述 操作流程 使用APM监控电商应用
app_Id 是 String 应用的ID值,根据ID查询具体的应用。
机器学习应用广泛,无论是在军事领域还是民用领域,都有机器学习算法施展的机会,主要包括以下几个方面。 数据分析与挖掘“数据挖掘”和"数据分析”通常被相提并论,并在许多场合被认为是可以相互替代的术语。
应用场景 延时队列