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각종 변인(factor)을 고려하여, 최종 제품의 수율(yield)을 개선하고 제어하기 위한 통계 및 머신러닝 알고리즘을 개발합니다.
공정제어
최적화
전통적인 통계적 회귀 모형뿐만 아니라 최근에는 Random Forest, GBM(Gradient Boosting Machine), Deep Neural Network 등의 모형을 폭넓게 적용하는 추세입니다.