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 regressor end to end: framed TEY as the target, excluded downstream CO/NOx emissions, trained a LinearRegression baseline and a RandomForest model, and validated on a genuine time-based holdout. The final model was evaluated honestly with held-out MAE, RMSE, and R2, and the accompanying model card documented intended use, limitations, and monitoring considerations.
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 used the 8 legitimate sensor inputs.
- Used an earlier-period train / later-period test split instead of a random shuffle, which is the right validation pattern for time-ordered data.
- Compared a LinearRegression baseline against a RandomForest and showed a meaningful held-out MAE improvement.
- Included held-out MAE, RMSE, R2, and a residual-read statement that avoids overclaiming generalization.
- Leakage-Free Feature Selection
- Time-Based Holdout Evaluation
Meine eingereichte Arbeit19 Aufgaben
11 Aufgaben · 7.2k Zeichen · Python, JavaScript · 8 Textantworten · 313 Wörter
- Problem Frame143 Zeichen
- Leakage Flags113 Zeichen
- Train Validate BaselinePython · 1.8k Zeichen
- Train Validate Forest965 Zeichen
- Train Validate123 Zeichen
- Tune Evaluate SetupPython · 1.5k Zeichen
- Tune Evaluate89 Zeichen
- Residual Read285 Zeichen
- Drift Monitor93 Zeichen
- Model Card1.3k Zeichen
- Teach BackJavaScript · 777 Zeichen
- Problem Frame10 Wörter
- Leakage Flags1 Wort
- Train Validate Baseline88 Wörter
- Train Validate Forest63 Wörter
- Train Validate1 Wort
- Tune Evaluate Setup110 Wörter
- Tune Evaluate1 Wort
- Residual Read39 Wörter
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