博客和其他参考资料

RAPIDS团队在https://medium.com/rapids-ai上发布博客，其中许多博客文章深入探讨了cuML中的模型或关键功能。在这里，我们精选了一些对cuML用户特别感兴趣的内容：

集成、应用程序和一般概念

• RAPIDS 可配置的输入和输出类型

• 在AWS Sagemaker上运行RAPIDS实验

树和森林模型

• 使用 cuML 加速随机森林高达 45 倍

• RAPIDS 森林推理库：每秒1亿行的预测

• 使用FIL的稀疏森林

其他流行模型

• 使用GPU加速TSNE：从小时到秒

• 结合速度和规模以加速RAPIDS cuML中的K-Means

• 使用RAPIDS cuML加速k近邻算法600倍

学术论文

• Python中的机器学习：数据科学、机器学习和人工智能的主要发展和技术趋势 (Sebastian Raschka, Joshua Patterson, Corey Nolet)