Feature Engineering (Merkmalskonstruktion)
Feature Engineering ist der Prozess, rohe Sensor- und Prozessdaten in informative Eingaben — Merkmale — umzuwandeln, die einem Modell des maschinellen Lernens zu guter Leistung verhelfen. Gute Merkmale sind oft wichtiger als die Wahl des Algorithmus.
Rohe Industriesignale sind für ein Modell selten unverändert nützlich. Feature Engineering leitet Größen ab, die die zugrunde liegende Physik oder Fehlersignaturen erfassen: statistische Kennwerte, Frequenzbereichskomponenten aus Schwingungen, gleitende Mittelwerte, Änderungsraten oder Verhältnisse zwischen Messungen. Domänenwissen ist dabei zentral, denn ein Ingenieur, der die Anlage versteht, kann Merkmale gestalten, die die Muster offenlegen, die ein Modell braucht. Starke Merkmale verbessern die Genauigkeit, senken den Datenbedarf und machen Modelle leichter interpretierbar.