본 랩은 NVIDIA에서 제공하고 있는 RAPIDS를 활용하여 오픈소스 기반 End-to-End Full GPU-based AutoML system 개발을 연구하고자합니다. 시즌 1에서 제작된 책을 기반으로 RAPIDS를 공부하고, 기존의 AutoML들을 실험할 예정이며. RAPIDS기반 Data Engineering Framework인 NVTabular와 GPU Management를 위한 RAY, XGBoost, LightGBM, CatBoost, RandomForest의 GPU버전을 활용하여 AutoML System을 구축하고자합니다. 구현 결과에 대한 벤치마킹을 위해 openML Dataset을 활용할 예정이며, 배운 지식을 기반으로 혹은 연구 중 자유롭게 Kaggle을 도전하셔도 무방합니다. 결과물을 pypi나 conda등에 올라갈 예정이며, 가능하면 논문화 하여 논문을 투고하거나 혹은 GTC등에 출품할 예정입니다. RAPIDS LINK : https://rapids.ai/ RAPIDS NGC : https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/teams/rapidsai/containers/base RAPIDS LAB 시즌 1 결과물 : https://wikidocs.net/book/13459