Sebbene il deep learning sia efficace in settori come la computer vision, l'elaborazione del linguaggio naturale e i sistemi recommender, ci sono aree in cui il suo utilizzo non è diffuso. Per i problemi dei dati tabulari, costituiti da colonne di variabili categoriche e continue, vengono comunemente impiegate tecniche come XGBoost, gradient boosting o modelli lineari. RAPIDS semplifica la pre-elaborazione dei dati tabulari sulle GPU e fornisce dati senza soluzione di continuità direttamente a qualsiasi framework che supporti DLPack, come PyTorch, TensorFlow e MxNet. Queste integrazioni aprono le porte a nuove opportunità per la creazione di flussi di lavoro avanzati, prima fuori portata, come l'alimentazione di nuove funzionalità create da framework di deep learning e riportate negli algoritmi di machine learning.