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 an end-to-end turbine yield predictor using leakage-free sensor inputs and a genuine time-based holdout. Compared a LinearRegression baseline with a RandomForest model, showed the forest improved held-out MAE from 2.90 to 1.53 MWh, and documented the model’s intended use, limits, and 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 dropped CO and NOx because they are measured downstream of the prediction moment
- Used an earlier-year training window and later-year holdout instead of a random shuffle
- Showed a clear improvement from LinearRegression (MAE 2.90) to RandomForest (MAE 1.53) on held-out data
- Wrote a model card that explicitly states the plant-specific limits, drift risk, and retraining trigger
- Leakage-Free Feature Selection
- Honest Time-Based Validation
Meine eingereichte Arbeit19 Aufgaben
11 Aufgaben · 12 Zeilen · Python, JavaScript · 8 Textantworten · 355 Wörter
- Problem Frame168 Zeichen
- Leakage Flags113 Zeichen
- Train Validate BaselinePython · 1.4k Zeichen
- Train Validate Forest941 Zeichen
- Train Validate124 Zeichen
- Tune Evaluate SetupPython · 1.2k Zeichen
- Residual Read263 Zeichen
- Drift Monitor91 Zeichen
- Model Card1.4k Zeichen
- Teach BackJavaScript · 823 Zeichen
- Jupyterlite Code2 Zeilen
- Problem Frame11 Wörter
- Leakage Flags1 Wort
- Train Validate Baseline141 Wörter
- Train Validate Forest76 Wörter
- Train Validate1 Wort
- Tune Evaluate Setup89 Wörter
- Residual Read35 Wörter
- Drift Monitor1 Wort
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