Selbstgesteuertes Projekt
Energy and Renewable: Machine Learning for the Power Grid
Junior Machine Learning Engineer · KI / ML · Juli 2026
Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis
Built a turbine-yield predictor end to end using leakage-free sensor inputs, a LinearRegression baseline, and a tuned RandomForest evaluated on later held-out data. Reported honest held-out performance (about 1.5 MWh MAE, 1.9 RMSE, R²≈0.98), checked residual behavior, and documented the model’s intended use, limits, and monitoring plan in a concise model card.
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
- Correctly excluded CO and NOx as downstream leakage features and explained why they are unavailable at prediction time.
- Used a genuine earlier-vs-later split instead of a random shuffle, which matches the deployment setting.
- Compared a linear baseline against a RandomForest and showed a clear held-out improvement in MAE and R².
- Read the residuals and identified a heteroscedastic pattern plus a realistic high-temperature failure mode.
- Leakage-Free Feature Selection
- Time-Based Holdout Evaluation
Meine eingereichte Arbeit20 Aufgaben
12 Aufgaben · 13 Zeilen · Python, JavaScript · 8 Textantworten · 442 Wörter
- Problem Frame184 Zeichen
- Leakage Flags114 Zeichen
- Train Validate BaselinePython · 1.4k Zeichen
- Train Validate Forest944 Zeichen
- Train Validate124 Zeichen
- Tune Evaluate SetupPython · 1.5k Zeichen
- Tune Evaluate ResidualsPython · 2 Zeilen
- Tune Evaluate132 Zeichen
- Residual Read335 Zeichen
- Drift Monitor95 Zeichen
- Model Card1.5k Zeichen
- Teach BackJavaScript · 1.1k Zeichen
- Problem Frame14 Wörter
- Leakage Flags1 Wort
- Train Validate Baseline140 Wörter
- Train Validate Forest77 Wörter
- Train Validate1 Wort
- Tune Evaluate Setup110 Wörter
- Tune Evaluate Residuals98 Wörter
- Tune Evaluate1 Wort
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