Während Deep Learning in Bereichen wie Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Empfehlungsdiensten effektiv ist, gibt es Bereiche, in denen der Einsatz nicht zum Mainstream gehört. Die tabellarischen Datenprobleme, die aus den Spalten kategorischer und kontinuierlicher Variablen bestehen, verwenden häufig Methoden wie XGBoost, Gradient Boosting oder lineare Modelle. RAPIDS rationiert die Vorverarbeitung von tabellarischen Daten auf Grafikprozessoren und stellt eine lückenlose Datenübergabe direkt an alle Frameworks zur Verfügung, die DLPack unterstützen, wie PyTorch, TensorFlow und MxNet. Diese Integrationen eröffnen neue Möglichkeiten für die Erstellung von reichhaltigen Workflows, selbst solche, die zuvor aus Vernunft heraus entstanden sind, wie das Rückführen neuer Funktionen, die aus Deep-Learning-Frameworks entstehen, in Algorithmen.