모듈성, 유연성, 멀티 백엔드 지원으로 머신 러닝을 간소화하는 사용자 친화적인 Python API인 Keras에 대해 알아보세요.
Keras는 딥러닝(DL) 모델을 구축하고 훈련하기 위해 Python으로 작성된 오픈 소스 하이레벨 API입니다. François Chollet이 개발한 이 도구는 빠른 실험과 간편한 사용을 위해 설계되어 머신러닝(ML) 분야의 초보자와 전문가 모두에게 인기 있는 도구입니다. Keras는 여러 하위 수준의 딥 러닝 프레임워크 위에서 실행할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스로, DL 코드 작성과 관련된 많은 복잡성을 추상화합니다. 핵심 철학은 개발자가 최소한의 지연으로 아이디어에서 작동하는 모델로 전환할 수 있도록 지원하는 것입니다.
Keras는 사용자 친화성, 모듈성, 손쉬운 확장성이라는 원칙을 기반으로 구축되었습니다. 이를 통해 사용자는 레고 블록을 조립하듯 레이어를 쌓아 복잡한 신경망(NN) 을 구축할 수 있습니다. 이러한 모듈식 접근 방식은 정교한 아키텍처를 간단하게 만들 수 있습니다.
Keras의 핵심 기능은 멀티 백엔드 지원입니다. 다음과 같은 여러 인기 프레임워크에 대한 상위 수준 API로 작동할 수 있습니다:
이러한 유연성 덕분에 사용자는 높은 수준의 Keras 코드를 변경하지 않고도 성능 요구 사항과 배포 환경에 가장 적합한 백엔드를 선택할 수 있습니다. 공식 Keras GitHub 리포지토리에는 소스 코드와 자세한 내용이 포함되어 있습니다.
Keras와 백엔드를 구분하는 것이 중요합니다. TensorFlow와 PyTorch는 모델 생성의 모든 측면을 광범위하게 제어할 수 있는 포괄적인 딥 러닝 플랫폼이지만, Keras는 보다 간소화되고 추상화된 환경을 제공합니다. Keras는 개발자의 속도와 신속한 프로토타이핑을 우선시하는 반면, TensorFlow Core나 PyTorch와 같은 낮은 수준의 API는 복잡한 맞춤형 연구를 위한 더 큰 유연성을 제공합니다. Keras가 TensorFlow의 공식 상위 수준 API가 된 이후, 이 둘은 긴밀하게 통합되었지만 Keras는 고유한 사용자 중심 설계를 유지하고 있습니다.
Keras는 다양한 산업 분야에서 AI 솔루션 개발 및 배포에 널리 사용되고 있습니다. 단순하기 때문에 다양한 작업에 이상적입니다.
더 많은 실습 학습을 위해 공식 Keras 코드 예제 페이지에서 다양한 애플리케이션에 대한 다양한 자습서를 제공합니다.
Ultralytics는 간소화된 모델 훈련 및 배포를 위해 Ultralytics YOLO11과 같은 고도로 최적화된 최신 모델과 통합 플랫폼인 Ultralytics HUB를 제공하지만, 모든 ML 실무자에게는 Keras에 대한 친숙함이 여전히 중요합니다. Keras는 처음부터 다양한 신경망을 구축하는 데 필요한 기초적인 이해를 제공하며, Ultralytics가 제공하는 전문화된 고성능 모델을 보완합니다.
케라스와 울트라틱스는 서로 다른 접근 방식을 통해 인공지능(AI)의 접근성을 높이는 데 크게 기여하지만, 케라스는 범용적이고 사용하기 쉬운 API를 통해, 울트라틱스는 효율적인 최첨단 비전 모델과 도구에 중점을 두고 있습니다. Keras로 구축된 모델은 종종 ONNX (Open Neural Network Exchange)와 같은 표준 형식으로 내보낼 수 있으므로, Ultralytics 모델에 사용할 수 있는 모델 배포 옵션과 유사하게 다양한 플랫폼에서 상호 운용 및 배포할 수 있습니다. 또한 Keras를 이해하면 보다 전문적인 라이브러리에서 설계 선택 사항을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
요약하자면, Keras는 딥 러닝 모델의 개발과 반복을 크게 간소화하는 강력한 사용자 중심 라이브러리라는 점이 돋보입니다. 사용 편의성, 유연성, 멀티 백엔드 지원에 중점을 둔 이 라이브러리는 기초를 배우는 초보자와 신속한 실험을 수행하는 전문가 모두에게 유용한 AI 및 ML 생태계의 초석이 되는 도구입니다. 자세한 가이드, 튜토리얼 및 API 참조는 Keras 웹사이트의 공식 Keras 설명서를 참조하세요.
