Хотя глубокое обучение успешно используется в таких областях, как компьютерное зрение, обработка естественного языка и рекомендательные системы, в некоторых сферах оно не так распространено. Для задач табличных данных, состоящих из столбцов категориальных и непрерывных переменных, обычно используют такие решения, как XGBoost, повышение градиента или линейные модели. RAPIDS ускоряет предварительную обработку табличных данных на GPU и обеспечивает беспрепятственную передачу данных непосредственно в любые фреймворки, поддерживающие DLPack, такие как PyTorch, TensorFlow и MxNet. Интеграция с этими платформами позволяет создавать сложные недоступные прежде рабочие процессы, например превращение новых функций, созданных из фреймворков глубокого обучения, обратно в алгоритмы машинного обучения.