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統合学習のチュートリアルとサンプル
最終更新: 2024年10月07日
ニーズに合ったチュートリアルを選択してください。 統合学習の学習プロセスを容易にするために、UI ベースのアプローチを使用するチュートリアルと、複数のフレームワークおよびデータ・セットに対する API 呼び出しアプローチを使用するチュートリアルが提供されています。 どちらの結果も同じです。 すべての UI ベースのチュートリアルでは、ローコード環境で統合学習エクスペリメントを作成する方法を説明します。 すべての API ベースのチュートリアルでは、2 つのサンプル・ノートブックと Python スクリプトを使用して、エクスペリメントの作成とトレーニングの方法を示します。
Tensorflow
これらのハンズオン・チュートリアルでは、統合学習エクスペリメントをステップバイステップで作成する方法を教えます。 これらのチュートリアルでは、MNIST データ・セットを使用して、さまざまなパーティーがデータを提供し、手書きを認識するようにモデルをトレーニングする方法を説明します。 チュートリアルの UI ベースのバージョンと API バージョンのいずれかを選択できます。
XGBoost
これは統合学習のチュートリアルであり、XGBoost フレームワークで収入を使用してエクスペリメントを段階的に作成する方法を教えます。 このチュートリアルでは、さまざまなパーティーがデータを提供して、成人の所得に関するモデルをトレーニングする方法について説明します。
準同型暗号化
これは、同型暗号化の拡張方式を段階的に使用する方法を学習する統合学習のチュートリアルです。
親トピック: IBM 統合学習