Machine Learning techniques for defects prediction in semiconductor manufacturing

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