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-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
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