Feature Engineering
Il feature engineering è il processo di trasformazione dei dati grezzi di sensori e processi in input informativi — le feature — che aiutano un modello di machine learning a fornire buone prestazioni. Buone feature contano spesso più della scelta dell'algoritmo.
I segnali industriali grezzi sono raramente utili a un modello così come sono. Il feature engineering ricava grandezze che catturano la fisica sottostante o le firme dei guasti: sintesi statistiche, componenti nel dominio della frequenza ricavate dalle vibrazioni, medie mobili, tassi di variazione o rapporti tra misure. La conoscenza del dominio è centrale, perché un ingegnere che comprende l'asset può costruire feature che mettono in evidenza gli schemi di cui il modello ha bisogno. Feature solide migliorano l'accuratezza, riducono i requisiti di dati e rendono i modelli più facili da interpretare.