Modern statistical methods enhanced by Machine learning for analyzing complex and low-noise data in nanotechnology

Abstract

UK: У статті розглянуто сучасні методи статистичного аналізу, що використовуються для оцінки надійності нанотехнологічних пристроїв, з акцентом на інтеграцію алгоритмів машинного навчання (МН), які забезпечують високоточне виявлення відхилень та прогнозування терміну служби наносистем. Для аналізу експериментальних даних з низьким рівнем сигналу використовуються регресійний, кластеризаційний та байєсівський підходи. EN: The paper considers modern statistical analysis methods used in assessing the reliability of nanotechnological devices, with an emphasis on the integration of machine learning (ML) algorithms that provide highly accurate detection of deviations and forecasting the service life of nanosystems. Regression, clustering, and Bayesian approaches are used to analyze experimental data with a low signal level.