FATE算法模块使用及设计实操

FedAI Ecosystem
企业官方账号
2023-01-13 02:09:28

课时名称课时知识点
FATE算法模块使用及设计实操四大板块，一站式了解FATE算法奥秘。主要内容有：1.FATE支持算法组建；2.十分钟快速入门算法使用；3.FATE-Board核心展示；4.FATE算法开发实战。
...全文
260 回复 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
Fate1，Python性能优化最佳实践
联邦机器学习Federatedml模块包括许多常见机器学习算法联邦化实现。所有模块均采用去耦的模块化方法开发，以增强模块的可扩展性。具体来说，我们提供：联邦统计: 包括隐私交集计算，并集计算，皮尔逊系数, PSI等联邦特征工程：包括联邦采样，联邦特征分箱，联邦特征选择等。联邦机器学习算法：包括横向和纵向的联邦LR, GBDT， DNN，迁移学习等模型评估：提供对二分类，多分类，回归评估，聚类评估，联邦和单边对比评估安全协议：提供了多种安全协议，以进行更安全的多方交互计算。图1算法清单。
Fate实战——实现集群横向逻辑回归，2024年最新Python线程池面试题
上面的配置每个节点都配置一份，切分数据集时，训练集切了两份，验证集只有一份，所以验证集配置成一样的，训练我在fate01和fate03上使用的breast_1_train.csv，在fate02上用breast_2_train.csv，大家根据自己的情况修改配置文件即可。下面执行上传数据的操作，有两种方式上传数据，一种是用fate_flow_client.py上传数据，一种使用flow命令上传数据，我在使用flow上传数据时遇到一些问题，所以先演示如何使用fate_flow_client.py上传数据。
初学者FATE实战：部署基础问题这样解决
引言：对于初次接触FATE的用户而言，部署其是需要持续尝试的，从单机部署到集群部署，从Linux到Ubuntu，就像一座座山峰需要去“攀爬”。这篇内容从初学者角度出发，为我们展示了FATE实操过程中的一些“难点”及其解决办法，如在部署等步骤中遇到阻碍的朋友，这篇内容或许能帮到你。 初次接触联邦学习是通过联邦学习白皮书和论文Secure Federated Transfer Learing开始的.随...
Fate1，收割快手,字节,百度,美团的Offer之旅
如果你也是看准了Python，想自学Python，在这里为大家准备了丰厚的免费。
限免 | 10000+人期待的联邦学习课程来了！0基础快速入门上手FATE
随着用户数据安全和隐私保护相关政策相继出台，企业在给用户提供更好的创新服务时也面临着数据安全和用户隐私的问题。而联邦学习则能够帮助企业在符合数据安全和政策法规的前提下，持续更好地输出创新服务，提升服务质量。 目前，联邦学习技术已在金融风控、医疗健康、智能城市、智慧零售及云服务等多个行业、领域实现了应用落地，未来应用范围势必将更为广泛。因此，了解这门技术，将有助于开发者在逐步规范化的大数据环境下，更...
范涛的课程社区_NO_1

1

社区成员

5

社区内容

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
联盟学习生态是由微众银行AI项目组发起的，旨在开发和推广数据安全和用户隐私保护下的AI技术及其应用。了解一下，基于联邦学习的第一个开源框架【FATE】：https://github.com/FederatedAI/FATE
社区管理员
  • FedAI Ecosystem
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今

加载中

查看更多榜单
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章