Embora o deep learning seja eficaz em domínios como visão computacional, processamento de linguagem natural e softwares de recomendação, há áreas em que seu uso não é o mais comum. Os problemas de dados tabulares, que consistem em colunas de variáveis categóricas e contínuas, geralmente usam técnicas como XGBoost, gradient boosting ou modelos lineares. O RAPIDS simplifica o pré-processamento de dados tabulares em GPUs e fornece uma transferência perfeita de dados diretamente para qualquer framework que ofereça suporte a DLPack, como PyTorch, TensorFlow e MxNet. Essas integrações abrem novas oportunidades de criação de workflows avançados, mesmo aqueles anteriormente improdutivos, como realimentar novos recursos criados a partir de frameworks de deep learning para algoritmos de machine learning.