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 turbine-yield predictor end to end: framed TEY as the target, removed downstream CO/NOx leakage features, trained a LinearRegression baseline and a RandomForest model, and validated on a locked-away later time period. Reported held-out MAE, RMSE, and R², checked residual behavior, and documented practical limits and drift monitoring in a model card written for operational use.
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 because they are measured downstream of the prediction point
- Used an earlier-period train / later-period test split instead of a random shuffle
- Reported held-out MAE, RMSE, and R² and inspected residuals for bias
- Explained the model to a non-technical manager in clear, accurate language
- Leakage-Free Feature Selection
- Time-Based Holdout Evaluation
Meine eingereichte Arbeit20 Aufgaben
12 Aufgaben · 13 Zeilen · Python, JavaScript · 8 Textantworten · 319 Wörter
- Problem Frame138 Zeichen
- Leakage Flags113 Zeichen
- Tune Evaluate SetupPython · 1.5k Zeichen
- Tune Evaluate ResidualsPython · 2 Zeilen
- Tune Evaluate132 Zeichen
- Residual Read254 Zeichen
- Drift Monitor91 Zeichen
- Train Validate Forest943 Zeichen
- Train Validate BaselinePython · 1.4k Zeichen
- Train Validate125 Zeichen
- Model Card2.4k Zeichen
- Teach BackJavaScript · 779 Zeichen
- Problem Frame6 Wörter
- Leakage Flags1 Wort
- Tune Evaluate Setup110 Wörter
- Tune Evaluate Residuals92 Wörter
- Tune Evaluate1 Wort
- Residual Read32 Wörter
- Drift Monitor1 Wort
- Train Validate Forest76 Wörter
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