cuML

2025年 1月 16日

利用 RAPIDS cuML 加速時間序列預測

時間序列預測是一種強大的數據科學技術，用于根據過去的數據點預測未來值 借助 skforecast 等開源 Python 庫，
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2024年 12月 12日

利用 RAPIDS cuML 和 GPU 加速提升多標簽分類性能

現代分類工作流程通常需要將單個記錄和數據點分類為多個類別，而不僅僅是分配單個標簽。 借助 scikit-learn 等開源 Python 庫，
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2024年 11月 14日

NVIDIA RAPIDS 加速大型數據集的因果關系推理

隨著消費者應用生成的數據比以前更多，企業開始采用觀察數據的因果關系推理方法，以幫助闡明應用的各個組件的更改如何影響關鍵業務指標。
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2024年 10月 31日

RAPIDS cuML 助力 GPU 實現 UMAP 的高速擴展

UMAP 是一種常用的降維算法，用于生物信息學、NLP 主題建模和 ML 預處理等領域。它的工作原理是創建 k 近鄰（k…
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2023年 10月 13日

借助 GPU-CPU 融合大規模增強圖形分析，實現 100 倍性能

圖形是許多現代數據和分析功能的基礎，可在不同的數據資產中查找人、地點、事物、事件和位置之間的關系。根據一項研究，到 2025 年，
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2023年 6月 27日

使用 RAPIDS-singlecell 進行 GPU 加速的單細胞 RNA 分析

單細胞測序已成為生物醫學研究中最突出的技術之一。它在細胞水平上破譯轉錄組和表觀基因組變化的能力使研究人員獲得了有價值的新見解。因此，
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2023年 5月 19日

用 RAPIDS 生成用于加速短期價格預測的限價訂單簿數據集

在高頻交易的世界里，成千上萬的市場參與者每天都在互動。據該報報道，事實上，高頻交易占美國股票交易量的一半以上高頻交易同步金融市場價格。
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2023年 4月 4日

使用 Dataiku 和 NVIDIA Data Science 進行主題建模和圖像分類

這個Dataiku platform日常人工智能簡化了深度學習。用例影響深遠，從圖像分類到對象檢測和自然語言處理（ NLP ）。
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2023年 3月 22日

使用 RAPIDS RAFT 進行機器學習和數據分析的可重用計算模式

在許多數據分析和機器學習算法中，計算瓶頸往往來自控制端到端性能的一小部分步驟。這些步驟的可重用解決方案通常需要低級別的基元，
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2021年 9月 30日

加速信用風險管理的可信人工智能

2021 年 4 月 21 日，歐盟委員會向 h ARM 發布了一項法規提案，將 AI 系統的設計和營銷規則稱為人工智能法（ AIA ）。
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