최근 몇 년 사이 전 세계적으로 인공지능 기술이 비약적으로 발전하며 다양한 딥러닝 도구가 등장했습니다. 그중에서도 케라스(Keras)는 '뿔'이라는 뜻의 그리스어에서 유래한 이름으로, 구글의 AI 엔지니어 프랑수아 숄레가 개발한 오픈소스 라이브러리입니다. 케라스는 파이썬으로 구현된 고수준 딥러닝 API로, 텐서플로를 백엔드로 활용하면서도 훨씬 더 쉬운 문법을 제공한다는 점이 큰 특징입니다. 복잡한 구조 대신 일관되고 간단한 문법을 채택하여 사용자의 액션을 최소화했으며, 풍부한 가이드와 튜토리얼을 통해 누구나 쉽게 진입할 수 있도록 돕는 강력한 도구입니다.

딥러닝을 처음 공부할 때 접하는 MNIST 손글씨 숫자 분류 모델을 예로 들면 케라스의 강점이 명확히 드러납니다. 기존의 텐서플로만 사용했을 때보다 훨씬 짧고 일관적인 코드로 동일한 성능의 모델을 구현할 수 있기 때문입니다. 이러한 간결함은 단순히 코드의 길이를 줄이는 것에 그치지 않고, 복잡한 로직에 가려져 있던 모델의 구조를 명확히 이해하게 해줍니다. 덕분에 케라스는 텐서플로 2.0의 공식 고수준 API로 지정되었으며, 현재는 수많은 개발자가 활용하는 전 세계 상위권 딥러닝 프레임워크로 자리 잡으며 그 입지를 굳건히 다져가고 있습니다.

인공지능 기술이 뛰어난 몇몇 기술자들만을 위한 것이 아니라, 모두가 사용할 수 있도록 접근성을 높이고 딥러닝을 대중화시켜야 합니다.

케라스는 딥러닝 모델 설계의 자동화를 실현하는 오토케라스(AutoKeras)를 통해 한 단계 더 진화했습니다. 딥러닝 모델을 구축할 때 가장 어려운 부분은 어떤 레이어를 몇 층으로 쌓을지, 노드와 필터의 크기는 어떻게 설정할지 결정하는 네트워크 설계 과정입니다. 오토케라스는 이러한 하이퍼파라미터와 네트워크 형성에 관한 고민을 대신 해결하여 최적의 구성을 찾아줍니다. 드롭아웃 비율이나 학습 횟수까지 세밀하게 조정하며 가장 좋은 모델을 빠르게 만들어낼 수 있도록 지원하므로, 사용자는 기술적인 번거로움에서 벗어나 문제 해결을 위한 핵심 아이디어에 더 많은 시간을 투자할 수 있습니다.

기술의 발전은 이를 공유하는 사람들의 모임을 통해 더욱 빛을 발합니다. 2017년에 개설된 '케라스 코리아' 커뮤니티는 현재 9,000명 이상의 회원을 보유하며 국내 인공지능 생태계의 성장을 이끌고 있습니다. 주로 페이스북에서 활동하는 멤버들은 최신 논문 정보나 유용한 기술 자료를 활발히 공유하며, 모델 구현 과정에서 발생하는 질문에 각자의 경험을 녹여낸 답변을 달아줍니다. 2018년부터는 매년 컨퍼런스를 개최하여 고등학생부터 데이터 분석가, 학교 선생님에 이르기까지 다양한 직군의 사람들이 모여 실전 경험을 나누는 지식 공유의 장 역할을 충실히 수행하고 있습니다.

커뮤니티의 선한 영향력은 오픈소스 기여 활동에서도 잘 나타납니다. 케라스 코리아는 오픈소스 컨트리뷰션 페스티벌에 참여하여 부족했던 영문 문서의 한글화 작업을 진행했고, 이를 튜토리얼 블로그에 공개해 누구나 따라 할 수 있는 환경을 조성했습니다. 2019년에는 객체 탐지 API 개설과 문서화 작업을 통해 최우수상을 받았으며, 상금을 기부하며 따뜻한 나눔을 실천하기도 했습니다. 이처럼 내가 알고 있는 내용을 공유하며 타인에게 도움을 주는 과정은 개인의 실력 향상은 물론, 커뮤니티 구성원 모두가 동반 성장하는 소중한 밑거름이 되어 딥러닝 기술의 대중화를 앞당기고 있습니다.