Aplicación de técnicas de procesado de señal para la generación automática de características en Aprendizaje Automático

Abstract

Con el objetivo de hacer más accesible el Machine Learning, se ha creado una librería que automatiza la generación de características sobre señales aplicando técnicas de procesado digital de señales para hacer transformaciones y extraer características que sean analizables por estos algoritmos. Se ha implementado una prueba de concepto que ha dado resultados satisfactorios sobre un conjunto variados de datasets, y se ha utilizado con éxito en un caso de uso de mantenimiento predictivo en un proceso de fabricación de automóviles.

With the goal of making Machine Learning more accessible, we build a library that automates feature generation from signals by using digital signal processing techniques for applying transformations and extracting features from them. We implemented a proof of concept which yielded satisfactory results in a general benchmark developed for this purpose. This library was also used successfully in a real-world use case of predictive maintenance in a car manufacturing process.