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Keras 의 시작

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모델 코드 한 줄 짜기 전에, Keras 의 *why*. 2015 년 첫 페이지에 'designed for human beings, not machines' 적어둔 framework 가 2026 년 시점에 DL 논문의 1/3 정도를 조용히 차지하고 있는 거 — 우연 아니야. 이 track 에서 누가 만들었는지, 왜 engine 전쟁 세 번을 살아남았는지, PyTorch/JAX raw 대신 Keras 고를 타이밍이 언제인지 짚는다.

2015 년 3 월. François Chollet 이 Google 재직 중 Keras 를 처음 공개했어. 시대 기준 radical 한 비전 — 'deep learning 은 PhD 한정이 아니라 모두에게 열려야 한다'. Keras 이전엔 신경망 한 개에 computation graph 설정·session 관리·raw tensor op 와의 씨름 다 필요했어. Chollet 은 그걸 불필요한 장벽으로 보고 'designed for human beings, not machines' 라는 API 를 만들었어.

가이딩 원칙: '아이디어에서 결과까지 가는 시간을 최소화하는 게 좋은 연구의 핵심'. 개발자 경험이 luxury 가 아니라 research accelerator 라는 발상이 design philosophy 의 토대가 됐어.

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Exercise

keras.io 의 'Quick start' 10 줄 스니펫을 *처음 보는 눈*으로 읽어. 따라가려면 머리에 얹어야 할 개념 몇 개? PyTorch quickstart 와 비교, cognitive load 가 어디 사는지 메모.

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