Thenujan Arulnesan

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Thenujan Arulnesan

Mechanical Engineering · University of Moratuwa

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Projekte

Zertifiziert

Selbstgesteuertes Projekt

Predictive Maintenance: Industrial ML for Fault Detection

Condition-Monitoring Engineer · KI / ML · August 2026

92/ 100

Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis

Built a working rolling-bearing fault detector end to end: engineered time-domain and envelope-spectrum features, trained a compact depth-2 decision tree on training bearings only, and evaluated it on a held-out set with an 83% catch-rate and 25% false-alarm rate. The memo defended a 0.50 alarm threshold using the candidate’s own numbers and correctly localized the fault to the outer race via dominant BPFO energy.

Bewertet nach

  • Feature engineering (signal to honest numbers)25%
  • Held-out evaluation (honest measurement)25%
  • Cost-based threshold decision + memo25%
  • Compact model + embedded-budget justification15%
  • Plain-language explanation10%

Bestanden · Bestehensgrenze 60/100

Was herausstach6
  • Used the provided envelope_spectrum helper and correctly found BPFO as the dominant defect band
  • Trained a depth-capped decision tree on training bearings only and stated depth 2 with 3 nodes against the embedded budget
  • Reported a held-out confusion summary with both catch-rate (0.83) and false-alarm rate (0.25)
  • Wrote a maintenance memo that ties the threshold choice to concrete operational costs and identifies the outer-race fault
  • Leakage-Free Feature Engineering
  • Honest Held-Out Evaluation
Meine eingereichte Arbeit14 Aufgaben

7 Aufgaben · 8 Zeilen · Python · 7 Textantworten · 344 Wörter

  • Initial Prediction62 Zeichen
  • Time Features143 Zeichen
  • Freq FeaturesPython · 1.2k Zeichen
  • Train Classifier363 Zeichen
  • Evaluation Heldout288 Zeichen
  • Decision Memo1.6k Zeichen
  • Jupyterlite Code2 Zeilen
  • Initial Prediction9 Wörter
  • Time Features10 Wörter
  • Freq Features101 Wörter
  • Train Classifier31 Wörter
  • Evaluation Heldout24 Wörter
  • Decision Memo168 Wörter
  • Jupyterlite Code1 Wort

Bewusst zusammengefasst — der eingereichte Code und die Texte bleiben privat, damit diese Seite nicht als Lösungsvorlage dient. Die vollständige Einreichung steht hinter dem verifizierten Zertifikat.

Verifiziertes ZertifikatFälschungssicher · ausgestellt von ProoV
Zertifiziert

Selbstgesteuertes Projekt

Machine Learning for Automotive

KI / ML · August 2026

68/ 100

Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis

Built an end-to-end used-car pricing analysis for VW and Audi listings in the UK market. The work combined exploratory analysis, feature engineering, and model comparison, then used the tuned Random Forest’s strong R², MAE, and RMSE to support a pricing recommendation for a Certified Pre-Owned team. The submission also translated model outputs into business terms, including brand premium and portfolio risk.

Bewertet nach

  • Exploratory Data Analysis20%
  • Feature Engineering25%
  • Model Building & Evaluation35%
  • Business Communication20%

Bestanden · Bestehensgrenze 60/100

Was herausstach6
  • Combined VW and Audi listings into a single analysis frame with a brand indicator and used it consistently in EDA.
  • Compared price distributions, correlations, and scatter relationships to identify the main pricing drivers.
  • Reported concrete model metrics for the tuned Random Forest and contrasted it against a Linear Regression baseline.
  • Connected model accuracy to a realistic CPO pricing decision and quantified portfolio-level mispricing risk.
  • Exploratory Data Understanding
  • Feature Engineering for Price Prediction
Meine eingereichte Arbeit10 Aufgaben

5 Aufgaben · 6 Zeilen · 5 Textantworten · 176 Wörter

  • VW Sprint1 Complete56 Zeichen
  • VW Sprint2 Complete61 Zeichen
  • VW Sprint3 Complete59 Zeichen
  • VW Business Insights1.4k Zeichen
  • Jupyterlite Code2 Zeilen
  • VW Sprint1 Complete1 Wort
  • VW Sprint2 Complete1 Wort
  • VW Sprint3 Complete1 Wort
  • VW Business Insights172 Wörter
  • Jupyterlite Code1 Wort

Bewusst zusammengefasst — der eingereichte Code und die Texte bleiben privat, damit diese Seite nicht als Lösungsvorlage dient. Die vollständige Einreichung steht hinter dem verifizierten Zertifikat.

Verifiziertes ZertifikatFälschungssicher · ausgestellt von ProoV
2Abgeschlossene Projekte
2Verifizierte Zertifikate
80Durchschnittsnote
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