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 a leakage-aware gas-turbine TEY predictor using the eight pre-combustion sensors, with CO and NOx excluded because they are downstream emissions. Validated on a chronological holdout, compared Linear Regression against a Random Forest, and reported honest held-out performance (about 1.5 MWh MAE, ~0.98 R2) alongside residual analysis and a practical monitoring plan.
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 documented why
- Used a time-based split instead of a random shuffle, preserving the integrity of the evaluation
- Reported held-out MAE, RMSE, and R2, then read the residuals for bias and heteroscedasticity
- Wrote a model card that names the plant-specific limits, silent-drift risk, and a concrete retraining trigger
- Leakage-Free Feature Selection
- Chronological Holdout Validation
Meine eingereichte Arbeit20 Aufgaben
12 Aufgaben · 13 Zeilen · Python, JavaScript · 8 Textantworten · 431 Wörter
- Problem Frame238 Zeichen
- Leakage Flags113 Zeichen
- Train Validate BaselinePython · 1.4k Zeichen
- Train Validate124 Zeichen
- Train Validate Forest944 Zeichen
- Tune Evaluate SetupPython · 1.5k Zeichen
- Tune Evaluate ResidualsPython · 2 Zeilen
- Tune Evaluate130 Zeichen
- Residual Read256 Zeichen
- Drift Monitor92 Zeichen
- Model Card1.1k Zeichen
- Teach BackJavaScript · 736 Zeichen
- Problem Frame20 Wörter
- Leakage Flags1 Wort
- Train Validate Baseline141 Wörter
- Train Validate1 Wort
- Train Validate Forest77 Wörter
- Tune Evaluate Setup110 Wörter
- Tune Evaluate Residuals80 Wörter
- Tune Evaluate1 Wort
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