📌 Keras란?

Keras는 딥러닝 모델을 쉽고 빠르게 만들 수 있도록 도와주는 고수준(high-level) 딥러닝 API

• 개발사: 구글(Google)
• 출시 연도: 2015년 (2017년부터 TensorFlow와 통합)
• 기반 언어: Python
• 특징:
  • 사용자 친화적이고 간단한 문법
  • 다양한 딥러닝 프레임워크 위에서 실행 가능(Theano, CNTK, TensorFlow 등)
  • 모듈화, 최소주의, 확장성
• 단점:
  • 에러 발생 시 원인 분석이 어렵기도 함

❓ 어디에 사용하는가?

🔧 pandas, matplotlib 과 의 차이

🧠 케라스 모델 구성 방식

Keras에서는 모델을 구성하는 방법으로 크게 3가지를 제공합니다.

1️⃣ Sequential API

• 간단한 모델 구조에 적합 (입력→출력 순차 흐름)
• 단일 입력, 단일 출력에 적합
• 레이어를 쌓는 방식으로 모델 표현 (레이어 리스트)

from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

model = keras.Sequential([
    layers.Dense(2, activation="relu", name="layer1"),
    layers.Dense(3, activation="relu", name="layer2"),
    layers.Dense(4, name="layer3"),
])

🔍 주요 매개변수 설명