Ingeniería de características
La ingeniería de características es el proceso de transformar los datos brutos de sensores y de proceso en entradas informativas — características — que ayudan a un modelo de aprendizaje automático a funcionar bien. Unas buenas características suelen importar más que la elección del algoritmo.
Las señales industriales brutas rara vez son útiles para un modelo tal cual. La ingeniería de características deriva magnitudes que capturan la física subyacente o las firmas de fallo: resúmenes estadísticos, componentes en el dominio de la frecuencia de la vibración, medias móviles, tasas de cambio o cocientes entre mediciones. El conocimiento del dominio es central, porque un ingeniero que entiende el activo puede idear características que expongan los patrones que el modelo necesita. Unas características potentes mejoran la precisión, reducen las necesidades de datos y hacen los modelos más fáciles de interpretar.