anscodus 님의 블로그

오늘 한 일데이터 전처리랑 기획서 주요 수행 내용:Test_Pass(PASS / FAIL / INVALID) 분포 파악 및 유효 데이터 범위 확정Error_Message 결측 여부를 이진 변수로 변환하여 PASS/FAIL과의 통계적 연관성 검증LOT당 쇼트(shot) 수 분포 분석을 통한 회귀 타겟 변수(LOT 수율)의 적합성 사전 점검모델링 전 데이터 클렌징 기준(INVALID 제거, shot 수 10개 미만 LOT 제거) 도출 및 df_clean 생성2-1. Test_Pass 분포 분석전체 237,039건의 데이터를 대상으로 타겟 변수 분포를 확인하였다.구분 건수 비율(%)FAIL119,80050.54%PASS114,88648.47%INVALID2,3530.99%전체237,039100%시각화: 전..

오늘 한 일 데이터 전처리 어떻게 하는지6M기준 컬럼 분류?invalid 제거.이상치 제거 각 컬럼이 무슨 의미인지 제대로 알고 나서 가설 세워야할듯

오늘 한 일 오늘도 데이터 조금 만져봄 튜터님의 추가설명 & 방향성 체크더보기애플, 삼성, 등 반도체 테스트 제품 공정 구축해줌(감시함) 결국 예측해야하는건 목적에 따라 다르다. 30여개 치수 F 어쩌고 사출을 통해서 예측 가능? FAI 값을 통해서 p/f 예측도 가능, 사출만 가지고 예측 가능 -> 예지보전 가능 사출~ 검사 8시간 차이. 검사기기도 애플 삼성 등에서, 비용, 시간 면에서 뽑고 8시간 뒤에 검사하면 .. 납기 이슈 등 발생 가능 -> 자동화. 인공지능이 100% 되면 좋겟지만,, 일단 검사는 통과하되 예측은 하자? 불량 전조증상 예방. 사출 데이터로 예측모델 설계해서 예지보전 하는 방향으로 갈듯. 비용 감소?

오늘부터 최종프로젝트 시작다시 반도체 도메인으로 돌아왔다...하닉 자소서는 마무리했는데 서합이라도 하면 좋겠다 참.... 오늘은 일단 간단하게 데이터만 조금 봄https://colab.research.google.com/drive/1HWmGDmKcem8f9n6ewg0QAUFyesoPv9jr?usp=sharing 최종프로젝트_문채연Colab notebookcolab.research.google.com 일단 데이터셋이 월별 파일로 8개라서 중복컬럼처럼 불필요한거 빼고 공통컬럼 66개로 한 파일로 합침. + 월 컬럼 추가월별 불량? 분포 컬럼별 결측치 히트맵 시계열도 데이터 형식이 통일 안돼있어서(초 단위 빠짐, : - 등 표기 다름 이슈) 재파싱 해야된다고함

오늘 한 일 하루종일 sk 자소서 다듬고 강민튜터님 피드백 받음

오늘 한 일자소서 오랜만에 쓰니까 머리가 아프다강의도 다 들어야되는데ㅜㅜ

오늘 한 일하이닉스 지원이나 해볼려고 자소서 쓴다....ai로 쓰면 다 티 난다길래 쪼끔쪼끔만 참고하고(전에 뭐했었는지 기억 안나는부분같은거 꺼내오기...) 손으로 직접 쓸려니까 정말 머리가 아프다. ㅜㅜ

오늘 한 일머신러닝 강의 1-5, 1-6내일은 자소서 좀 써봐야겠다 ㅜㅜ

오늘 한 일머신러닝 강의 1-3, 1-4 수강회귀 거의 까먹었는데 오랜만에? 다시 들으니까 한번 더 개념을 상기시키는 것 같았다.

오늘 한 일실무에 바로쓰는 머신러닝 기초 강의 수강첫날이라 초반 강의 몇개만 들었는데 확실히 초반은 지금까지 배운 내용이 많이 포함되어있었다