시뮬레이션 실험을 사용하여 디자인 공간에 대한 기계 학습 방법을 자동으로 확보프로세스 특성화 과정에서 디자인 공간을 정의하는 것은 매우 중요한 연결 고리입니다. Monte Carlo 시뮬레이션을 사용하는 것은 Design Space를 정의하는 매우 좋은 방법이지만, 이 과정에서는 프로세스 매개변수의 상한과 하한을 여러 번 반복적으로 수정해야 하는 경우가 많으며, 수동 수정으로는 얻을 수 없는 경우가 많습니다. 합리적인 결과. 그렇다면 디자인 공간을 자동으로 확보하는 더 좋은 방법이 있을까요? 이 연설에서는 케이스를 사용하여 기계 학습 방법을 통해 디자인 공간을 자동으로 확보하는 방법을 보여주고 모든 사람에게 아이디어와 참고 자료를 제공합니다.
고급 통계 모델링기본 데이터 분석 및 모델링실험 설계품질 및 공정 엔지니어링결과 공유 및 전달
