联邦学习框架——FATE
FATE(Federated AI Technology Enabler)框架是首个工业级联邦学习框架，由微众银行人工智能部门发起的一个开源项目，旨在提供一个安全的计算框架，以支持联邦人工智能生态系统，目前FATE框架基于同态加密和安全多方计算的安全计算协议。目前fate机器学习部分已经有18个模块，基本上集成了联邦机器学习横向/纵向场景的各种功能，涵盖了数据读取、特征预处理（多方安全的特征分箱、特征相关系数计算）、建模(逻辑/线性回归、boosting、神经网络等常用模型)、评估等各个过程。
但是，FATE不支持GPU计算、Android/iOS系统，数据源只考虑CSV格式。
FATE可分为离线和在线两个部分，离线部分实现建模，在线部分实现推理。（利用数据获得经验的过程成为建模，利用经验对新数据做出估计或预测的过程称为推理。）
参考资料：
(1) 联邦学习开源框架FATE研究---入门简介 - 花京华的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/103318673
(2) FadAI平台：https://fate.fedai.org/overview/
(3) 《联邦学习 技术及实践》彭南博，王虎等著，P238
(4) 51CT学院 https://edu.51cto.com/center/course/lesson/index?id=513105（视频，未看）
(5) http://ecomfe.github.io/fate/ （？？？？？？）