일 실시 예 에 따르 면 , 테스트 장치 ( 230 ) 는 예측 모델 ( 204 ) 을 이용 하 여 전자 장치 의 불량 을 예측 할 수 있 다 . 실시 예 에 따라서 예측 모델 ( 204 ) 은 다양 한 형태 로 구성 될 수 있 다 . 일 실시 예 에 따르 면 , 트레이닝 장치 ( 210 ) 가 기계 학습 모델 에 기반 하 여 트레이닝 데이터 ( 202 ) 를 학습 하 여 예측 모델 ( 204 ) 을 구성 할 수 있 다 . 기계 학습 모델 은 , 예 를 들 어 , 서포트 벡터 머신 , 랜덤 포레스트 , 또는 심층 신경망 ( Deep Neural Network ) 을 포함 할 수 있 다 .