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 leakage-aware turbine yield predictor end to end: framed TEY as the target, excluded downstream CO/NOx emissions, compared a LinearRegression baseline with a tuned RandomForest, and evaluated on a locked later-period holdout. Reported honest held-out performance (about 1.5 MWh MAE, 1.94 RMSE, R2≈0.983) and documented limitations, drift risks, and a retraining trigger 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 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 trigger tied to rolling error and input distribution shift
- Leakage-Free Feature Selection
- Time-Based Holdout Evaluation
Meine eingereichte Arbeit19 Aufgaben
11 Aufgaben · 12 Zeilen · Python · 8 Textantworten · 436 Wörter
- Problem Frame175 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 Evaluate132 Zeichen
- Residual Read237 Zeichen
- Drift Monitor91 Zeichen
- Model Card1.0k Zeichen
- Problem Frame14 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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