재료공학인공지능1 [연구 머신러닝 도입] 파이썬 scikit-learn으로 신소재 물성(밴드갭, 수율) 예측 AI 모델 10분 만에 만들기 [연구 머신러닝 도입] 파이썬 scikit-learn으로 신소재 물성(밴드갭, 수율) 예측 AI 모델 10분 만에 만들기지금까지 우리는 파이썬(Python)을 활용해 논문을 수집하고, Pandas로 더러운 CSV 데이터를 정제하며, PyVISA로 실험 장비를 제어해 I-V 데이터를 자동으로 수집하는 '완벽한 데이터 파이프라인'을 구축했습니다. 자, 이제 우리 폴더에는 과거의 수많은 실험 결과와 시뮬레이션 수치들이 빼곡하게 담긴 마스터 엑셀 파일이 있습니다. 그다음은 무엇일까요? 과거의 데이터를 요약하고 그래프를 그리는 것을 넘어, "아직 합성해 보지 않은 150도, 5기압 조건에서 이 신소재의 수율은 과연 몇 %가 될까?"를 컴퓨터가 미리 예측하게 만들 수는 없을까요? 이번 포스팅에서는 끝없는 '시행착오.. 2026. 5. 17. 이전 1 다음