<반도체 공정 데이터 분석(feat.파이썬) 3일 완성 스터디 1기> 3일차 학습일지

머신러닝 기초 개념을 활용한 데이터 분석 및 예측 모델 구축이 이루어졌다. 지도학습의 개념을 기반으로 회귀와 분류 모델을 이해하고, scikit-learn 라이브러리를 활용하여 간단한 모델을 직접 구현해보았다. 특히 반도체 공정 데이터를 활용하여 특정 결과값을 예측하는 실습을 통해, 데이터 분석이 단순한 해석을 넘어 미래 결과를 예측하는 단계까지 확장될 수 있다는 점을 경험할 수 있었다. 모델의 성능을 평가하는 과정에서는 정확도와 오차 등의 지표를 활용하였으며, 이를 통해 데이터의 품질과 전처리 과정이 모델 성능에 큰 영향을 미친다는 사실을 다시 한번 확인할 수 있었다. 이 과정은 데이터 분석과 머신러닝이 실제 산업 현장에서 어떻게 활용될 수 있는지를 간접적으로 이해하는 데 큰 도움이 되었다.