Επιλογή Machine Learning framework
Οταν ξεκινάς με Machine Learning στην πράξη, πολύ γρήγορα καταλήγεις να έχεις πολλά εργαλεία στη διάθεσή σου scikit‑learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost, Hugging Face, spaCy, statsmodels και άλλα. Το ερώτημα δεν είναι ποιο είναι το καλύτερο γενικά, αλλά ποιο ταιριάζει στο δικό σου project. Η σωστή επιλογή Machine Learning framework μπορεί να σου γλιτώσει εβδομάδες δουλειάς και πολλά νεύρα.
Ενδιαφέρεσαι για Ιδιαίτερα Μαθήματα Advanced RAG και Knowledge Graphs; δες το σχετικό μάθημα ή επικοινώνησε μαζί μου.
Σε αυτό το κείμενο θα δούμε πώς να σκέφτεσαι την επιλογή Machine Learning framework με βάση τρεις διαστάσεις δεδομένα, ομάδα, production.
Τύπος δεδομένων και πρόβλημα
Η πρώτη ερώτηση στην επιλογή Machine Learning framework είναι τι δεδομένα έχεις και τι πρόβλημα λύνεις.
Δομημένα δεδομένα πίνακες, χαρακτηριστικά πελατών, συναλλαγές
- για baseline και κλασικά μοντέλα το scikit‑learn καλύπτει πάρα πολλά
- όταν θες maximum απόδοση σε δομημένα δεδομένα, frameworks όπως XGBoost, LightGBM και CatBoost ξεχωρίζουν
- αν χρειάζεσαι στατιστικό inference, p values, confidence intervals, το statsmodels είναι πιο κατάλληλο
Μη δομημένα δεδομένα εικόνα, κείμενο, ήχος
- για εικόνα και γενικό deep learning, PyTorch και TensorFlow Keras είναι οι βασικές επιλογές
- για NLP και LLMs, το Hugging Face Transformers πατά πάνω σε PyTorch ή TensorFlow
- για γλωσσική ανάλυση σε παραγωγικές εφαρμογές, το spaCy δίνει έτοιμα pipelines
Χρονοσειρές
- για κλασικά μοντέλα χρονοσειρών, το statsmodels προσφέρει ARIMA, SARIMA και εργαλεία διάγνωσης
- για πιο σύνθετα sequence μοντέλα, RNNs ή transformers, επιστρέφεις σε PyTorch ή TensorFlow
Αν έχεις κυρίως δομημένα δεδομένα και επιχειρηματικά KPIs, ξεκίνα απλά με scikit‑learn και XGBoost type μοντέλα. Deep learning frameworks έχουν νόημα όταν τα δεδομένα ή η φύση του προβλήματος το απαιτούν.
Εμπειρία ομάδας και developer experience
Η επιλογή Machine Learning framework δεν είναι μόνο θέμα features, αλλά και του ποιος θα γράψει και θα συντηρήσει τον κώδικα.
Αν η ομάδα είναι κυρίως Python developers
- scikit‑learn είναι ιδανικό για γρήγορο ξεκίνημα σε ML
- PyTorch θεωρείται πιο “pythonic” για deep learning, με καθαρό training loop
- TensorFlow Keras προσφέρει πιο opinionated APIs, αλλά ισχυρό οικοσύστημα deployment
Αν υπάρχουν αναλυτές με στατιστικό background
- statsmodels θα τους φανεί πιο οικείο λόγω similarity με R και emphasis σε inference
- scikit‑learn μπορεί να χρησιμοποιηθεί για prediction κομμάτια με απλό API
Αν υπάρχουν data engineers ή MLOps
- εργαλεία όπως MLflow, Airflow, Kubeflow βοηθούν στη διαχείριση πειραμάτων και pipelines
- η επιλογή Machine Learning framework πρέπει να συνεργάζεται καλά με αυτά τα εργαλεία
Production περιβάλλον και deployment
Η επιλογή Machine Learning framework συνδέεται στενά με το πού θα τρέξει το μοντέλο.
Web APIs και microservices
- scikit‑learn μοντέλα είναι εύκολα στο σερβίρισμα μέσω Flask ή FastAPI
- PyTorch και TensorFlow έχουν δικά τους serving frameworks, αλλά συχνά πάλι τυλίγονται σε microservices
- Hugging Face μοντέλα χρειάζονται προσοχή σε μέγεθος και latency
Mobile και edge
- TensorFlow Lite παίζει μεγάλο ρόλο αν θες μοντέλα σε κινητά ή embedded συσκευές
- άλλες επιλογές απαιτούν επιπλέον βήματα για μετατροπή σε κατάλληλη μορφή
Big data και distributed training
- για πολύ μεγάλα datasets ή cluster training, η επιλογή Machine Learning framework πρέπει να συνεργαστεί με κατανεμημένα συστήματα
- PyTorch, TensorFlow και JAX προσφέρουν λύσεις, αλλά το setup είναι πιο σύνθετο
Μην ξεκινάς από το πιο περίπλοκο setup. Δες πρώτα αν ένα μοντέλο μπορεί να τρέξει ως απλό API σε ένα container. Οταν η χρήση μεγαλώσει, επενδύεις σε πιο σύνθετο deployment.
Παραδείγματα επιλογής Machine Learning framework ανά σενάριο
Ας δούμε μερικά ρεαλιστικά σενάρια και πώς θα διάλεγες εργαλείο.
Μικρή εταιρεία με customer churn prediction
- δεδομένα structured (πελάτες, συνδρομές, events)
- στόχος πρόβλεψη αν θα φύγει ο πελάτης
- frameworks scikit‑learn για baseline, XGBoost LightGBM για βελτίωση
Startup που φτιάχνει recommender για e shop
- πολλές συναλλαγές, products, users
- ανάγκη για embeddings και μοντέλα που μαθαίνουν patterns
- frameworks αρχικά XGBoost, στη συνέχεια PyTorch ή TensorFlow για deep learning recommender
Εφαρμογή που συνοψίζει μεγάλα έγγραφα σε Ελληνικά
- heavy NLP / LLM task
- frameworks Hugging Face Transformers για επιλογή μοντέλου, PyTorch ως backend
- πιθανόν spaCy ως pipeline για προεπεξεργασία και ενσωμάτωση σε service
Τμήμα οικονομικών που θέλει forecasting και στατιστική τεκμηρίωση
- χρονοσειρές, ανάγκη για εξηγησιμότητα
- frameworks statsmodels για ARIMA, regression, tests
- scikit‑learn για πιο καθαρά predictive μοντέλα ως σύγκριση
Συντονισμός frameworks με ροή MLOps
Η επιλογή Machine Learning framework δεν στέκεται μόνη της. Πρέπει να συνεργάζεται με
- tracking εργαλείο MLflow για runs, metrics, μοντέλα
- version control git για κώδικα και configs
- CI CD pipelines για tests και deployment
- monitoring για performance, drift και σφάλματα
Αν δεν έχεις κανέναν τρόπο να επαναλάβεις ένα run ή να ξέρεις ποιο μοντέλο είναι σε production, το πρόβλημα δεν είναι το framework. Είναι η έλλειψη βασικών MLOps πρακτικών.
Πώς να σκεφτείς την επιλογή Machine Learning framework σαν “roadmap”
Αντί να ψάχνεις το τέλειο εργαλείο, σκέψου τη μάθηση και την υιοθέτηση σαν roadmap.
Μια ρεαλιστική πορεία
- ξεκίνα με scikit‑learn για να μάθεις βασικά ML concepts και patterns
- πρόσθεσε XGBoost LightGBM CatBoost όταν αρχίσεις να ζορίζεσαι σε structured data performance
- μάθε PyTorch ή TensorFlow Keras για deep learning σε εικόνα, κείμενο ή σύνθετες δομές
- ενσωμάτωσε MLflow για tracking και οργάνωση πειραμάτων
- εξερεύνησε Hugging Face Transformers, spaCy και statsmodels για NLP και στατιστική όταν χρειαστεί
Ετσι η επιλογή Machine Learning framework γίνεται σταδιακό χτίσιμο δεξιοτήτων και όχι χαοτική συλλογή libraries.
Αν θέλεις να χαράξουμε μαζί τη δική σου στρατηγική για Επιλογή Machine Learning framework, ανάλογα με τα projects και τα δεδομένα σου, μπορούμε να το δουλέψουμε μέσα από τα Ιδιαίτερα Μαθήματα Python για AI και Machine Learning, σε συνδυασμό με το μάθημα Εισαγωγή στο Prompt Engineering & LLMs για Επαγγελματίες και τα Ιδιαίτερα Μαθήματα Software Engineering & Clean Code. Στόχος είναι να χρησιμοποιείς τα σωστά εργαλεία την σωστή στιγμή, με ροή εργασίας που αντέχει σε πραγματική παραγωγή.
