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业,根据合作方已提供的数据,编写相关sql作业并获取您所需要的分析结果,同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是可信智能计算服务提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。
数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤,其主要是通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。TICS特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换,以达到数据在训练模型中可使用、可实用,在TICS平台内完成数据处理到建模的闭环。 假设您有如下数据集(
String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 响应参数 状态码: 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 total Long 总个数,最小值0,最大值2的32次方-1 lists
String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 响应参数 状态码: 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 total Long 总个数,最小值0,最大值2的32次方-1 lists
将加密的二进制字节内容使用用户上传的密钥和数据的iv字节解密。 用户上传的密钥是指在上传密钥上传的AES密钥。 binary:必填。加密的数据,参数类型为字节数组byte[]类型。 binary:必填。加密时使用的iv信息,参数类型为字节数组byte[]类型。 返回解密后的字节数组。
多方安全计算是可信智能计算服务(TICS)提供的关系型数据安全共享和分析功能。 您可以创建多方安全计算作业,根据合作方已提供的数据,编写相关SQL作业并获取您所需要的分析结果,能够在作业运行的同时保护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 父主题: 服务介绍
训练轮数 训练的轮数,每一轮训练结束都会对各方训练出的权重进行一次安全聚合。 重试 开关开启后,执行失败的作业会根据配置定时进行重试,仅对开启后的执行作业生效。 开关关闭后,关闭前已触发重试的作业不受影响,仅对关闭后的执行作业生效。 CPU配额 执行作业使用容器的CPU核数。 内存配额
XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度,以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量,一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度,根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定
计算节点API 获取用户token 可信计算节点管理 连接器管理 数据集注册管理 任务管理 通知管理 数据集管理 多方安全计算作业管理 可信联邦学习作业管理 联邦预测作业管理 作业实例管理 联邦学习作业管理
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准备工作 准备工作简介 注册账号并实名认证 配置CCE服务 配置IEF服务 TICS服务委托授权 购买TICS服务 授权IAM用户使用TICS 准备数据 启用区块链审计服务(可选) 参考:获取认证信息 配置IEF高可用节点 配置CCE集群子账号权限 购买Model Lite资源池
可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制