머신러닝과 수율 영향인자 분석하기

1. 머신러닝 분석 절차

머신러닝 분석 절차는 여러 단계로 나뉘며, 각 단계는 성공적인 모델 구축과 데이터 분석을 위한 중요한 역할을 한다. 첫 번째 단계는 문제 정의이다. 이 단계에서는 해결하고자 하는 문제를 명확히 하고, 분석의 목표를 설정한다. 예를 들어, 수율에 영향을 미치는 다양한 인자들을 분석하려는 경우, 수율을 정의하고 관련 변수들을 결정하는 것이 중요하다. 이 단계에서 목표를 명확히 함으로써 이후 단계에서 필요한 데이터와 모델링 전략을 선택할 수 있다. 그 다음 단계는 데이터 수집이다. 이 단계에서는 문제를 해결하기 위해 필요한 데이터를 수집하는 과정이 진행된다. 데이터는 실험 결과, 센서 데이터, 환경 데이터 등 다양한 형태로 존재할 수 있으며, 신뢰성이 높고 관련성이 있는 데이터를 확보하는 것이 중요하다. 데이터 수집 후에는 데이터 전처리 단계로 넘어간다. 데이터 전처리 단계는 결측치 처리, 이상치 제거, 데이터 변환 등을 포함한다. 데이터의 품질과 정합성을 확보하기 위해 이 과정을 신중하게 진행해야 하며, 필요에 따라 표준화나 정규화와 같은 기법을 활용할 수 있다. 전처리가 완료되면 탐색적 데이터 분석(EDA)…