Keras (케라스)

Keras는 딥러닝 모델을 손쉽게 설계·학습·배포할 수 있도록 설계된 고수준(High-level) 딥러닝 API이다. 직관적인 API와 풍부한 레이어/모델/콜백 생태계를 제공하며, 최근 버전에서는 다중 백엔드(예: TensorFlow, JAX, PyTorch)를 지원하여 다양한 런타임에서 유연하게 동작한다.

1) Keras 개요

Keras는 신경망 모델링을 위한 간결하고 일관된 API를 제공하여, 연구와 실무 모두에서 빠른 프로토타이핑과 안정적인 배포를 가능하게 한다. Sequential, Functional, Model Subclassing 등 다양한 모델 작성 패턴을 지원하며, 학습/평가/추론 전 과정을 간단한 코드로 구성할 수 있다.

딥러닝 모델을 만들려면 CPU나 GPU 같은 하드웨어, 이러한 하드웨어를 구동하는 라이브러리가 필요하다. 또한 이를 사용하여 인공지능을 만들 수 있는 텐서플로, 케라스 같은 소프트웨어도 필요하다. 즉, CPU나 GPU 같은 하드웨어를 다룰 수 있는 다양한 라이브러리를 텐서플로, 테아노, CNTK 등에서 제어할 수 있다. 그리고 케라스는 텐서플로, 테아노, CNTK 등을 쉽게 다룰 수 있도록 해 주는 고수준 딥러닝 API이다.

2) 주요 특징

• 사용성: 직관적이고 간결한 API로 빠른 실험과 프로토타입 작성
• 다중 백엔드: TensorFlow/JAX/PyTorch 등 다양한 엔진에서 동작 (환경에 따라 선택)
• 유연한 모델링: Sequential/Functional/Subclassing 패러다임 지원
• 풍부한 구성요소: 레이어, 손실, 옵티마이저, 메트릭, 콜백, 전처리 레이어 등
• 확장성: 사용자 정의 레이어/손실/콜백으로 손쉬운 커스터마이징
• 배포 친화: 저장/로딩 API와 다양한 형식 지원(환경에 맞는 내보내기 옵션 제공)

3) 적용 예시

다음은 Keras를 사용해 간단한 이진 분류 신경망을 구성·컴파일하고 요약을 출력하는 예시다. 코드 하이라이팅 및 사용자 정의 스타일을 동시에 적용하기 위해 class에 language-python left1처럼 공백으로 구분된 다중 클래스를 사용한다.

import keras
from keras import layers

# 1) 모델 정의 (Sequential API)
model = keras.Sequential([
    layers.Dense(64, activation="relu", input_shape=(20,)),
    layers.Dense(1, activation="sigmoid")
])

# 2) 컴파일
model.compile(optimizer="adam",
              loss="binary_crossentropy",
              metrics=["accuracy"])

# 3) 모델 구조 확인
model.summary()

# 4) Keras 버전 확인
print("Keras version:", keras.__version__)
    

상기 예시는 임의 특성 차원(20)에 대한 간단한 이진 분류 모델이다. 실제 학습 시에는 model.fit(x, y) 형태로 데이터셋을 제공하여 훈련을 수행한다.

4) 활용 분야

Keras는 이미지 분류/검출, 자연어 처리, 음성 인식, 시계열 예측, 추천 시스템 등 다양한 AI 응용에 활용된다. 특히, 실험 속도가 중요한 연구 환경과, 서비스 품질과 유지보수가 중요한 산업 환경 모두에서 널리 사용된다.