Selbstgesteuertes Projekt
Energy and Renewable: Machine Learning for the Power Grid
Junior Machine Learning Engineer · KI / ML · August 2026
Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis
Built an end-to-end TEY prediction workflow for a gas-turbine plant using leakage-free sensor features and a time-based train/test split. Compared a LinearRegression baseline with a RandomForest model, selected the stronger tree ensemble on held-out performance, and documented the result with honest MAE/RMSE/R² plus a monitoring plan for drift and retraining.
Bewertet nach
- Build and validate the model correctly35%
- Optimize and evaluate honestly25%
- Write the Model Card (clarity + honesty)25%
- Explain it to a non-expert15%
Bestanden · Bestehensgrenze 60/100
Was herausstach6
- Dropped CO and NOx explicitly because they are downstream emissions and unavailable at prediction time
- Used a locked later-year test split instead of a random shuffle, preserving time order
- Compared a LinearRegression baseline against a tuned RandomForest and showed a clear MAE improvement
- Included residual analysis and a concrete retraining trigger tied to rolling MAE
- Leakage-Free Feature Selection
- Honest Held-Out Evaluation
Meine eingereichte Arbeit19 Aufgaben
11 Aufgaben · 12 Zeilen · Python · 8 Textantworten · 401 Wörter
- Problem Frame234 Zeichen
- Leakage Flags113 Zeichen
- Train Validate BaselinePython · 1.3k Zeichen
- Train Validate Forest900 Zeichen
- Train Validate124 Zeichen
- Tune Evaluate SetupPython · 1.5k Zeichen
- Tune Evaluate ResidualsPython · 2 Zeilen
- Tune Evaluate130 Zeichen
- Residual Read260 Zeichen
- Drift Monitor91 Zeichen
- Model Card1.2k Zeichen
- Problem Frame18 Wörter
- Leakage Flags1 Wort
- Train Validate Baseline131 Wörter
- Train Validate Forest59 Wörter
- Train Validate1 Wort
- Tune Evaluate Setup110 Wörter
- Tune Evaluate Residuals80 Wörter
- Tune Evaluate1 Wort
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