技术特征：
技术总结
提供一种基于机器学习的半导体制造良率预测系统和方法。根据本发明的实施例的结果预测方法包括：通过根据数据的类型对不同类型的数据进行分类并将分类的不同类型的数据分别输入到不同的神经网络模型来学习不同的神经网络模型；并且通过根据输入数据的类型对输入数据进行分类并将分类的输入数据分别输入到不同的神经网络模型来预测结果值。因此，可根据数据的类型将不同的神经网络模型应用于各个数据，从而确保具有适合于每种类型的数据的特性的结构的神经网络模型，从而精确地预测结果值。
技术研发人员：郑恒德;文镕湜;孙明昇;李玟焕;朴俊泽
受保护的技术使用者：SK株式会社
技术研发日：2017.11.29
技术公布日：2019.07.16