모델 코드 한 줄 짜기 전에, Keras 의 *why*. 2015 년 첫 페이지에 'designed for human beings, not machines' 적어둔 framework 가 2026 년에도 published DL 작업 상당수가 손 뻗는 high-level API 인 거 — 우연 아니야. 이 track 에서 누가 만들었는지, 왜 engine 전쟁 세 번을 살아남았는지, PyTorch/JAX raw 대신 Keras 고를 타이밍이 언제인지 짚는다.
2015 년의 베팅
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 개 만들려고 computation graph 손으로 짜고, session 관리하고, 저레벨 tensor op 와 씨름하는 게 다 필요했어 — 두 층짜리 net 하나 돌리는 데도. Chollet 은 그 friction 을 불필요한 장벽으로 보고 'designed for human beings, not machines' API 를 만들었어.
밑에 깔린 원칙 하나
가이딩 한 줄: '아이디어에서 결과까지 가는 시간을 최소화하는 게 좋은 연구의 핵심'. 그 문장에 숨은 주장 — 개발자 경험이 cosmetic luxury 가 아니라 research accelerator 라는 거 — 이 이후 모든 Keras design 결정의 토대가 됐어. 10 년 지난 지금도 'API 가 왜 이 모양이야' 를 설명하는 렌즈가 이거야.