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

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.