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 a turbine energy-yield predictor end to end using leakage-free sensor inputs, a time-based train/test split, and a RandomForest model that outperformed a LinearRegression baseline. Reported honest held-out performance (MAE, RMSE, R²), read residual behavior, and documented intended use, exclusions, limitations, and monitoring 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 leakage features and kept the eight legitimate ambient/turbine sensors.
- Used an earlier-period train / later-period test split instead of a random shuffle, preserving time order.
- Compared a LinearRegression baseline against a tuned RandomForest and reported the improvement on held-out data.
- Included a concrete monitoring plan with distribution checks and a retrain threshold tied to error drift.
- Leakage-Free Feature Selection
- Honest Held-Out Evaluation
Meine eingereichte Arbeit18 Aufgaben
10 Aufgaben · 5.1k Zeichen · Python · 8 Textantworten · 251 Wörter
- Problem Frame226 Zeichen
- Leakage Flags113 Zeichen
- Train Validate BaselinePython · 893 Zeichen
- Train Validate Forest775 Zeichen
- Train Validate124 Zeichen
- Tune Evaluate SetupPython · 1.5k Zeichen
- Tune Evaluate91 Zeichen
- Residual Read224 Zeichen
- Drift Monitor91 Zeichen
- Model Card1.1k Zeichen
- Problem Frame17 Wörter
- Leakage Flags1 Wort
- Train Validate Baseline61 Wörter
- Train Validate Forest44 Wörter
- Train Validate1 Wort
- Tune Evaluate Setup100 Wörter
- Tune Evaluate1 Wort
- Residual Read26 Wörter
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