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 TEY predictor on the UCI gas-turbine data with leakage-free features, a chronological hold-out split, and honest evaluation. Compared a LinearRegression baseline to a RandomForest, reported held-out MAE/RMSE/R², and documented the model’s limits, including high-load underprediction and drift monitoring.
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 as downstream leakage features and explained why they are unavailable at prediction time.
- Used a genuine time-based split (2011–2013 train, 2014–2015 test) instead of a random shuffle.
- Compared a linear baseline to a tuned RandomForest and judged performance on held-out data.
- Read the residuals and identified a load-dependent bias/heteroscedasticity pattern rather than relying only on headline metrics.
- Leakage-Free Feature Selection
- Chronological Hold-Out Validation
Meine eingereichte Arbeit20 Aufgaben
12 Aufgaben · 13 Zeilen · Python, JavaScript · 8 Textantworten · 418 Wörter
- Problem Frame144 Zeichen
- Leakage Flags114 Zeichen
- Train Validate BaselinePython · 1.4k Zeichen
- Train Validate Forest944 Zeichen
- Train Validate124 Zeichen
- Tune Evaluate SetupPython · 1.5k Zeichen
- Tune Evaluate ResidualsPython · 2 Zeilen
- Tune Evaluate130 Zeichen
- Residual Read316 Zeichen
- Drift Monitor93 Zeichen
- Model Card2.6k Zeichen
- Teach BackJavaScript · 1.4k Zeichen
- Problem Frame7 Wörter
- Leakage Flags1 Wort
- Train Validate Baseline141 Wörter
- Train Validate Forest77 Wörter
- Train Validate1 Wort
- Tune Evaluate Setup110 Wörter
- Tune Evaluate Residuals80 Wörter
- Tune Evaluate1 Wort
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