RAPIDS

第三段階は GPU での機械学習。

環境作成には、手軽な NVIDIA の RAPIDS を選択。Docker コンテナを稼働し、ノートブックを開くと、準備OK。
のはずが、そのままでは流れませんでした。Python 3.7 で作成していたコードでしたが、RAPIDS の イメージは 3.5。微調整が必要でした。

最初に試したのは KMeans と DBSCAN。教師なし学習です。コチラは GPU を使用し、すんなり流れました。OKです。

次は教師あり。XGBoot と KNN。
コチラはダメ。個人的に前者は難しく、後者は Faiss のエラーが取れませんでした。コンテナの example でも同じエラーが出ていましたので、早々にあきらめました。

第三段階は50点。
年内に片を付けたいので、次の段階に進みましょう。