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 a leakage-free gas-turbine yield predictor using the 8 legitimate ambient and turbine sensors, explicitly excluding downstream CO and NOx emissions. Compared a LinearRegression baseline with a RandomForest model, validated on a locked-away later-year test split, and reported honest held-out performance around 1.5 MWh MAE and 0.984 R2. Also documented limitations, drift monitoring, and a manager-friendly explanation of when the model can fail.
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 emissions to avoid leakage
- Used an earlier-years train / later-years test split instead of a random shuffle
- Reported held-out MAE, RMSE, and R2 for the tuned model
- Included a concrete monitoring plan tied to rolling error and sensor anomalies
- Leakage-Free Feature Selection
- Honest Held-Out Evaluation
Meine eingereichte Arbeit20 Aufgaben
12 Aufgaben · 13 Zeilen · Python, JavaScript · 8 Textantworten · 440 Wörter
- Problem Frame238 Zeichen
- Leakage Flags113 Zeichen
- Train Validate BaselinePython · 1.4k Zeichen
- Train Validate Forest943 Zeichen
- Train Validate124 Zeichen
- Tune Evaluate SetupPython · 1.5k Zeichen
- Tune Evaluate ResidualsPython · 2 Zeilen
- Tune Evaluate130 Zeichen
- Residual Read236 Zeichen
- Drift Monitor92 Zeichen
- Model Card988 Zeichen
- Teach BackJavaScript · 740 Zeichen
- Problem Frame18 Wörter
- Leakage Flags1 Wort
- Train Validate Baseline141 Wörter
- Train Validate Forest76 Wörter
- Train Validate1 Wort
- Tune Evaluate Setup110 Wörter
- Tune Evaluate Residuals92 Wörter
- Tune Evaluate1 Wort
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