또한 , 기계 학습 은 패 터닝 공정 의 결과 의 특성 의 타 겟 값 의 입력 들 을 취하 고 그 결과 를 달성 할 패 터닝 공정 의 1 이상 의 특성 의 값 들 을 생성 하 는 모델 을 생성 하 는 데 사용 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 결과 는 패 터닝 공정 에 의해 기판 상 에 형성 된 이미지 ( 예 를 들 어 , 에어리얼 이미지 , 레지스 트 이미지 , 및 / 또는 에칭 이미지 ) , 또는 그 이미지 의 특성 [ 예 를 들 어 , CD , 마스크 오 차 향상 인자 ( MEEF ) , 공정 윈도우 , 수율 등 ] 일 수 있 다 . 패 터닝 공정 의 1 이상 의 특성 은 조명 의 1 이상 의 특성 , 패 터닝 디바이스 의 1 이상 의 특성 , 투영 광 학기 의 1 이상 의 특성 , 노광 - 후 절차 들 의 1 이상 의 특성 , 또는 이 로부터 선택 되 는 여 하한 의 조합 을 포함 할 수 있 다 .