Hassan Abdullah

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Selbstgesteuertes Projekt

Energy and Renewable: Machine Learning for the Power Grid

Junior Machine Learning Engineer · KI / ML · August 2026

84/ 100

Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis

Built a leakage-aware turbine yield predictor end to end: framed TEY as a regression target, excluded downstream CO/NOx emissions, and validated on a locked later-period test split. Compared a LinearRegression baseline with a tuned RandomForest, then reported held-out MAE, RMSE, R2, and residual behavior to show the model’s real performance and limits.

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 emission outputs and kept the 8 legitimate sensor features.
  • Used an earlier-years train / later-years test split instead of a random shuffle, preserving time order.
  • Compared a LinearRegression baseline against a RandomForest and showed a clear held-out MAE improvement.
  • Reported held-out MAE, RMSE, R2, and a residual summary rather than relying on a single flattering metric.
  • Leakage-Free Feature Selection
  • Honest Held-Out Evaluation
Meine eingereichte Arbeit19 Aufgaben

11 Aufgaben · 12 Zeilen · Python · 8 Textantworten · 358 Wörter

  • Problem Frame129 Zeichen
  • Leakage Flags113 Zeichen
  • Train Validate BaselinePython · 1.0k Zeichen
  • Train Validate Forest1.1k Zeichen
  • Train Validate124 Zeichen
  • Tune Evaluate SetupPython · 1.5k Zeichen
  • Tune Evaluate ResidualsPython · 2 Zeilen
  • Tune Evaluate130 Zeichen
  • Residual Read250 Zeichen
  • Drift Monitor93 Zeichen
  • Model Card863 Zeichen
  • Problem Frame6 Wörter
  • Leakage Flags1 Wort
  • Train Validate Baseline79 Wörter
  • Train Validate Forest80 Wörter
  • Train Validate1 Wort
  • Tune Evaluate Setup110 Wörter
  • Tune Evaluate Residuals80 Wörter
  • Tune Evaluate1 Wort

Bewusst zusammengefasst — der eingereichte Code und die Texte bleiben privat, damit diese Seite nicht als Lösungsvorlage dient. Die vollständige Einreichung steht hinter dem verifizierten Zertifikat.

Verifiziertes ZertifikatFälschungssicher · ausgestellt von ProoV
1Abgeschlossenes Projekt
1Verifiziertes Zertifikat
84Durchschnittsnote
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