提供AI算法的方法、AI算法的操作方法、电子设备技术

提供了一种提供人工智能(AI)算法的方法、AI算法的操作方法、电子设备、记录介质和计算机程序。提供AI算法的方法包括：加载关于半导体的光谱和半导体的结构的数据集；计算关于半导体的光谱的分布外(OOD)指数；通过将数据集聚类采样到关于根据半导体的OOD指数的至少一个学习数据集中来执行数据拆分；以及提供在已经学习了至少一个学习数据集的多种AI算法当中的最优AI算法。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及电子设备，更具体地，涉及提供人工智能(artificial intelligence，ai)算法的方法、ai算法的操作方法、电子设备、记录介质和计算机程序。

技术介绍

1、由于尺寸的减小和半导体制造工艺复杂性的增加，这些工艺的测量正达到其限制，使得难以将测量工具维持在严格的工艺限制所要求的规格内。通过使用当前的方法难以实现准确性、工艺鲁棒性、精度、匹配以及与测量结果相关的其他不确定性。

2、最近，已经积极研究了使用人工智能(ai)算法预测半导体的结构的技术。然而，通过高深宽比接触(high-aspect-ratio-contact，harc)蚀刻而制造的半导体的结构是复杂的，这可能导致大量成本和时间来保护测量数据。此外，当用于结构预测的数据样本的数量少或者数据样本的噪声大时，即使使用相同的模型，也可能取决于数据拆分条件而发生ai算法的过拟合。因此，即使在少量数据的情况下，也需要鲁棒和一致的ai算法。

技术实现思路

1、本公开的实施例提供了一种方法、电子设备、记录介质和计算机程序，用于即使本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种提供人工智能AI算法的方法，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述OOD指数包括

3.根据权利要求1所述的方法，其中

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述数据拆分的执行包括

5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述数据拆分的执行包括

6.根据权利要求3所述的方法，其中

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述最优AI算法的提供包括通过将第一数据集和第二数据集中被分类到第一学习数据集的有效组中的第一有效数据以及第一数据集和第二数据集中被分类到第一学习数据集的测试组中的第一测试数据应用于...

【技术特征摘要】

1.一种提供人工智能ai算法的方法，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述ood指数包括

3.根据权利要求1所述的方法，其中

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述数据拆分的执行包括

5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述数据拆分的执行包括

6.根据权利要求3所述的方法，其中

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述最优ai算法的提供包括通过将第一数据集和第二数据集中被分类到第一学习数据集的有效组中的第一有效数据以及第一数据集和第二数据集中被分类到第一学习数据集的测试组中的第一测试数据应用于所述多种ai算法中的每种ai算法，根据所述多种ai算法中的每种ai算法来提取第一有效数据和第一测试数据中的每一个的第一评估指标；

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述最优ai算法的提供包括通过将第一数据集和第二数据集中被分类为所述至少一个学习数据集的测试组的测试数据应用于所述多种ai算法中的每种ai算法，根据所述多种ai算法中的每种ai算法来提取第一评估指标；

9.根据权利要求8所述的方法，其中

10.一种被配置为操作人工智能ai算法的计算机的操作方法，所述方法包括：

11.根据权利要求10所述的方法，还包括：

12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述多个ood指数的计算包括

13.根据权利要求11所述的方法，其中

14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述最优ai算法...

【专利技术属性】
技术研发人员：李成熙，金奎焕，金旻奎，金俸奭，金泳锡，马阿米，朴真国，张圭伯，郑载勋，
申请(专利权)人：三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：