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    机器学习相似的样本 更多内容
  • 概述

    同特征的多行样本进行可信联邦学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习,联合建模。 概念术语

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  • 可信智能计算服务 TICS

    可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 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,曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习,适用于参与者的数据特征重叠较多,而样本ID重叠较少的情况,联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行联邦机器学习,联合建模。

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  • 批量添加样本

    否 Integer 数据类型。可选值如下: 0:OBS桶(默认值) 1: GaussDB (DWS)服务 2: DLI 服务 3:RDS服务 4: MRS 服务 5:AI Gallery 6:推理服务 schema_maps 否 Array of SchemaMap objects 表格数据对应的schema映射信息。

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  • 样本管理

    样本管理 查询样本列表 查询单个样本详情 批量删除样本 父主题: 数据管理

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  • 样本对齐

    样本对齐 单击右下角的下一步进入“样本对齐”页面,这一步是为了进行样本的碰撞,过滤出共有的数据交集,作为后续步骤的输入。企业A需要选择双方的样本对齐字段,并单击“对齐”按钮执行样本对齐。执行完成后会在下方展示对齐后的数据量及对齐结果路径。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • BF16和FP16说明

    存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。 综上所述,BF16因其与FP32似的数值范围和稳定性,在大模型训练中提供了优

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  • BF16和FP16说明

    存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。 综上所述,BF16因其与FP32似的数值范围和稳定性,在大模型训练中提供了优

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  • 最新动态

    样本对齐支持PSI算法 纵向联邦作业中支持对两方数据集进行样本对齐,在不泄露数据隐私的情况下计算出双方共有的数据,并将共有的数据作为后续特征选择、模型训练的数据集。 公测 创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机

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  • 批量删除样本

    批量删除样本 根据样本的ID列表批量删除数据集中的样本。 dataset.delete_samples(samples) 示例代码 批量删除数据集中的样本 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import

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  • 批量删除样本

    批量删除样本 功能介绍 批量删除样本。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/datasets/{dataset

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  • BF16和FP16说明

    存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。 综上所述,BF16因其与FP32似的数值范围和稳定性,在大模型训练中提供了优

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  • 数据准备

    Learn的StandardScaler进行了归一化。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

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  • 管理样本库

    删除操作无法撤销,请谨慎操作。 编辑样本:在样本库管理页面,单击对应样本操作栏中的“编辑”,即可修改样本的各项参数。 删除样本:在样本库管理页面,单击对应样本操作栏中的“删除”,即可删除样本。 注意,被脱敏算法引用的样本不能被删除。若要删除已引用的样本,需要先修改引用关系,再进行删除操作。

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  • 查询样本对齐结果

    000+00:00", "result_ext" : null } 状态码 状态码 描述 200 查询样本对齐结果成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题: 联邦学习作业管理

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  • 查看/标识/取消/下载样本

    单击对应的“采集样本数量”、“AI训练样本数”或“学习案例样本数”列的数值,“可以进入到样本清单明细页面,查看当前的样本明细 标识AI训练/取消AI训练样本:在“样本库”、“AI训练样本”或“学习案例样本”页签,单击样本下方的/ 标记学习案例/取消学习案例样本:在“样本库”、“AI训

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  • 查询样本列表

    sample_data Array of strings 样本数据列表。 sample_dir String 样本所在路径。 sample_id String 样本ID。 sample_name String 样本名称。 sample_size Long 样本大小或文本长度,单位是字节。 sample_status

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示: 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 查询单个样本详情

    查询单个样本详情 根据样本ID查询数据集中指定样本的详细信息。 dataset.get_sample_info(sample_id) 示例代码 根据ID查询数据集中样本的详细信息 from modelarts.session import Session from modelarts

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  • 查询单个样本信息

    sample_data Array of strings 样本数据列表。 sample_dir String 样本所在路径。 sample_id String 样本ID。 sample_name String 样本名称。 sample_size Long 样本大小或文本长度,单位是字节。 sample_status

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