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NVIDIA cuML·RAPIDS로 GPU 머신러닝 워크플로우 구현하기

NVIDIA cuML과 RAPIDS를 활용해 머신러닝 워크플로우를 GPU로 가속하는 실무 튜토리얼입니다. cuml.accel을 이용한 무코드(코드 수정 없는) scikit-learn 가속, 주요 ML 알고리즘 벤치마킹, UMAP·HDBSCAN 기반 매니폴드 학습과 클러스터링, FIL을 통한 트리 모델 추론, GPU 가속 SHAP 기반 모델 설명성까지 전 과정을 다룹니다. 기존 scikit-learn 코드를 거의 그대로 두고 GPU 성능을 얻을 수 있다는 점에서 실무자에게 유용합니다.