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查看作业计算过程和作业报告 在空间侧查看作业计算过程和作业报告 用户登录TICS控制台。 在左侧导航树上单击“空间作业”,打开“空间作业”页面。 在作业列表上,单击对应作业操作栏的“作业报告”。可在弹出的页面查看作业报告。 图1 空间侧查看作业报告 空间侧不支持查看作业执行结果,
横向联邦训练作业对接MA 前提条件 MA Lite资源池已创建完毕。 空间组建完成,参考组建空间。 空间成员完成计算节点部署,配置参数时选择存储方式和数据目录,参考4.1 部署计算节点。 空间成员完成数据集准备工作,参考准备本地横向联邦数据资源。 空间成员在数据目录中完成数据发布,参考4
运行作业时,提示存在数据泄露风险,怎么处理? 如果错误提示是可能泄露了唯一标识(may disclose the specific value of the uniqueID…),则检查自己的最终输出结果中,是否有和自己做Join连接的ID完全对应的字段。例如输出了名字,而名字可
审批数据申请 数据拥有方公司A登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上选择“可信数据交换 > 数据申请”,打开数据申请页面。 在数据申请页面单击“我收到的”,查看供数方节点收到的申请列表。 数据来源为数据需求方公司B发送来的使用申请:申请交换的数据集、数据集字段(结构化数据才有该字段)。
查看作业计算过程和作业报告 在空间侧查看作业计算过程和作业报告 用户登录TICS控制台。 在左侧导航树上单击“空间作业”,打开“空间作业”页面。 在作业列表上,单击对应作业操作栏的“作业报告”。可在弹出的页面查看作业报告。 图1 空间侧查看作业报告 空间侧不支持查看作业执行结果,
评估型横向联邦作业流程 基于横向联邦作业的训练结果,可以进一步评估横向联邦模型,将训练好的模型用于预测。 选择对应训练型作业的“历史作业”按钮,获取最新作业的模型结果文件路径。 图1 查看模型结果文件的保存位置 前往工作节点上步骤1展示的路径,下载模型文件。由于Logistic
如何创建及查找sfs_turbo文件系统的ID? 新建SFS_Turbo 在服务控制台的左侧服务列表搜索SFS,找到弹性文件服务,单击打开SFS服务控制台。 图1 弹性文件服务 在SFS服务控制台,找到SFS_Turbo,单击立即创建,或者右上角的创建文件系统。 图2 创建文件系统
业B自己查询的用户id,因为查询该用户的信息隐含着“该用户是企业A的客户”的信息,存在用户隐私泄露的风险。 企业A和企业B可以使用TICS服务的实时隐匿查询功能,既能满足实时业务高效低延迟的业务需求,又能避免暴露企业A想要查询哪个用户的隐私安全风险。 父主题: 外部数据共享
准备数据 企业A的实时业务不需要准备数据,在发起查询时通过参数传递需要查询的用户id。 表1 企业B用户画像数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 f0-f4 float 用户数据画像特征 bigdata_all.csv id,f0,f1,f2
开发数据预处理作业 数据预处理通常被用于评估/训练作业场景。本文以使用训练数据训练预处理作业,然后再将预处理方法应用于评估/预测数据为例进行说明。 训练数据预处理作业 评估/预测数据预处理 前提条件 已提前准备好训练数据,和评估/预测数据。 数据预处理作业选择的结构化数据集(包括
查看作业计算过程和作业报告 在空间侧查看作业计算过程和作业报告 用户登录TICS控制台。 在左侧导航树上单击“空间作业”,打开“空间作业”页面。 在作业列表上,单击对应作业操作栏的“作业报告”。可在弹出的页面查看作业报告。 图1 空间侧查看作业报告 空间侧不支持查看作业执行结果,
查看作业计算过程和作业报告 在空间侧查看作业计算过程和作业报告 用户登录TICS控制台。 在左侧导航树上单击“空间作业”,打开“空间作业”页面。 在作业列表上,单击对应作业操作栏的“作业报告”。可在弹出的页面查看作业报告。 图1 空间侧查看作业报告 空间侧不支持查看作业执行结果,
查看作业计算过程和作业报告 在空间侧查看作业计算过程和作业报告 用户登录TICS控制台。 在左侧导航树上单击“空间作业”,打开“空间作业”页面。 在作业列表上,单击对应作业操作栏的“作业报告”。可在弹出的页面查看作业报告。 图1 空间侧查看作业报告 空间侧不支持查看作业执行结果,
使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题: 纵向联邦建模场景
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。 不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响(迭代次数固定为20)
选择数据 首先企业A要在“数据选择”页面选择双方发布的数据集,已选择的数据集会出现在右侧,所选的数据集会用于后续的步骤。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
筛选特征 样本对齐执行完成后单击下一步进入“特征选择”页面,这一步企业A需要选出企业A自己和大数据厂商B的特征及标签用于后续的训练。 企业A可以选择特征及标签后“启动分箱和IV计算”,通过联邦的统计算法计算出所选特征的iv值,一般而言iv值较高的特征更有区分性,应该作为首选的训练
模型训练 企业A在完成特征选择后,可以单击右下角的“启动训练”按钮,配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数,直至训练出满意的模型。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
阶段三:审批防护 开启审批防护功能 前提条件 完成隐私规则防护。 操作步骤 敏感数据被查询时,可以在审批详情中,看到是否使查询敏感数据的结果可见,可由该提供方进行识别,并进行拒绝操作。 图1 审批详情 在审批详情中也可看到两个字段相加的情况,如下图所示。 图2 字段相加 通过查看
创建并运行隐私求交作业 企业A单击“作业管理 > 隐私求交 > 创建”,依次填写作业名称、选择需要求交的数据集和对应的求交列、选择算法协议及各种参数,再单击“保存并执行”即可发起一次隐私求交查询。 父主题: 隐私求交黑名单共享场景