패스트캠퍼스 강필성의비즈니스분석 30일 도전 챌린지! 4일차

23.02.22  21: 21 ~ 22:10

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머신러닝 활용 사례에 대한 강의를 들었다.


1. 반도체공정의 가상계측

2. 반도체공정의 가상계측 신뢰도추정

3. 가상계측 예측 정확도 향상

4. 설비 및 시스템 이상상태 탐지

 - 화학공정의 비계획 가동정지 전조증상 탐지

 

각 프로젝트에 대한 도메인, 상황에 대한 이해가 필요하다. 교수님은 그 부분에 대해 잘 이해하고 계셨다. 반도체공정의 경우 산업공학은 크게 접목이 있기 어려운데 그 내용을 이렇게 강의에서 설명해주신다는건 내용을 전부 이해하시고 알고계시니까 가능한것이라고 생각한다.
무엇보다 시각화에 대한 실제 부분을 보여주시는데 그 결과를 한눈에 볼 수 있게 설명해주는 것 또한 어려운 부분일텐데 누가봐도 거꾸로봐도 확인할 수 있어서 대단하다고 생각한다. 


- 회귀분석: 종속 변수와 설명변수

 종속변수(연속형)= Y= 예측하고자 하는것

 설명변수= X

종류:

1. Simple : x가 1개

 - Linear

 - Non-Linear

2. Multiple : x가 여러개

 - Linear

 - Non-Lenear

 

- 다중선형 회귀모형이란? 

 설명변수인 x 가 여러개이며 종속변수= y  두개의 관계식을 선형으로 가져가는 것으로. 그래프 표현시 파라미터들의 결합이 선형으로 이뤄지고 있다는 것이다. 
 - y= F(x)+a 

- 회귀모형에서 노이즈란? 데이터 생성 및 발생할 수 있는 여러 원인들에 의해 발생하는 변동성이다. 회귀모형에서 노이즈는 언제나 확정적으로 알 수 없다.

 

 ===== > 다중선형 회귀모형이란 반응변수들과 설명변수들 사이의 관계를 선형으로 표현한 것이며 Y는 정답으로 관측된 값, Y^(y햇)은 모델에 의해 추정된 값을 말한다. 

이렇게 소개의 대한 1단원이 끝났다.  다중선형회귀분석 및 회귀모형의 성능평가도 조금 들었다. 호호 정말 어려운거니 집중해서 듣는만큼 ㅠㅠ 내일은 다행이도 금요일~ 아쟈쟈.. 환급반 근데 정말 쉽지않다 힘내쟈 ㅠ 

 

 

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본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성되었습니다.

http://bit.ly/3Y34pE0