Selbstgesteuertes Projekt
Energy and Renewable: Machine Learning for the Power Grid
Junior Machine Learning Engineer · KI / ML · September 2026
Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis
Built an end-to-end turbine yield predictor using leakage-free sensor inputs and a genuine time-based holdout. Compared a LinearRegression baseline with a tuned RandomForest, evaluated on held-out MAE/RMSE/R2, and documented the model’s intended use, limits, and drift-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 were not available at prediction time.
- Used a genuine time-based split instead of a random shuffle, with the later period locked away for testing.
- Compared a LinearRegression baseline against a RandomForest and showed a clear held-out improvement in MAE and R2.
- Included a residual read and a monitoring plan that focuses on input-range drift and rising rolling error.
- Leakage-Free Feature Selection
- Honest Held-Out Evaluation
Meine eingereichte Arbeit20 Aufgaben
12 Aufgaben · 13 Zeilen · Python, JavaScript · 8 Textantworten · 434 Wörter
- Problem Frame169 Zeichen
- Leakage Flags113 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 Read413 Zeichen
- Drift Monitor93 Zeichen
- Model Card1.2k Zeichen
- Teach BackJavaScript · 768 Zeichen
- Problem Frame11 Wörter
- Leakage Flags1 Wort
- Train Validate Baseline141 Wörter
- Train Validate Forest77 Wörter
- Train Validate1 Wort
- Tune Evaluate Setup110 Wörter
- Tune Evaluate Residuals92 Wörter
- Tune Evaluate1 Wort
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