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Tesi etd-04132016-193248


Thesis type
Tesi di laurea magistrale
Author
BRUNDU, FRANCESCO
URN
etd-04132016-193248
Title
Machine Learning techniques for defects prediction in semiconductor manufacturing
Struttura
INFORMATICA
Corso di studi
INFORMATICA
Commissione
relatore Dott. Bacciu, Davide
relatore Prof. Ferragina, Paolo
relatore Prof. Micheli, Alessio
controrelatore Prof.ssa Pagli, Linda
Parole chiave
  • semiconductor manufacturing defects prediction
  • machine learning
Data inizio appello
29/04/2016;
Consultabilità
parziale
Data di rilascio
29/04/2019
Riassunto analitico
La tesi discute l'analisi di Big Data generati da processi industriali per la produzione di semiconduttori mediante tecniche di Machine Learning, proponendo un approccio integrato che comprende tecniche di: i) analisi esplorativa non-supervisionata /clustering; ii) apprendimento supervisionato per predire la difettività dei componenti prodotti.
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