Скачать демо

Guardora VFL
демо в облаке

Протестируйте ядро продукта для вертикального FL в браузере

Вы можете протестировать ядро продукта Guardora VFL для вертикального федеративного обучения, для этого достаточно веб-браузера.

Приложение позволяет запустить федеративное обучение модели на двух виртуальных машинах на наших тестовых данных.

Либо вы можете загрузить свои данные и увидеть прирост качества модели, обученной федеративно, относительно модели, обученной только на данных одной стороны.

Видео 1. Как провести федеративное обучение модели

Рассмотрим бизнес-кейс

Перед платежной системой стоит задача улучшения качества модели обнаружения фрода за счет использования данных телеком оператора.

N.B. Вертикальное обучение имеет смысл, если выборки клиентов пересекаются, при этом стороны обладают различными данными о клиентах.

Платежная система

Выполняет роль активной стороны, владеет данными о транзакциях плательщиков и разметкой данных (фрод / не-фрод)

В проекте участвуют две стороны

Телеком оператор

Выполняет роль пассивной стороны, владеет данными о пользователях (геолокация и т.п.)

Шаг 1
Шаг 2
Шаг 3
Шаг 4
Шаг 5
01/ Данные для обучения

Для демо используются данные с Kaggle (реальные данные провайдера платежей для e-commerce).

Для активной стороны

  • обучающая выборка - 12к транзакций, 20 признаков, таргет (фрод / не-фрод)
  • тестовая выборка - 3к транзакций, 20 признаков, таргет (фрод / не-фрод)

Для пассивной стороны

  • обучающая выборка - 12к транзакций, 30 признаков
  • тестовая выборка - 3к транзакций, 30 признаков
02/ Настройки для Пассивной стороны

Загрузите данные Пассивной стороны для обучения (train) и тестирования (test), запустите сервер.

03/ Настройки для Активной стороны

Загрузите данные Активной стороны для обучения и тестирования, выберите обучаемую модель и установите гиперпараметры, запустите обучение.

04/ Результаты обучения

Проанализируйте результаты обучения модели, обученной федеративно, против модели, обученной локально только на данных активной стороны.

Метрики качества моделей в процессе обучения на датасете для обучения и валидации

Метрики качества моделей на датасете для тестирования

05/ Инференс модели

Загрузите данные для инференса, выберите модель из ранее сохраненных и запустите инференс.

По результатам инференса можно скачать csv-файл с предсказаниями модели и сравнить их с предсказаниями ваших моделей.

Напишите нам

Чтобы протестировать демо версию продукта и узнать ценовые условия, заполните форму и мы свяжемся с вами.