Vaishnavi Chougule

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Vaishnavi Chougule

Computer Science- AIML · KIT'S COLLEGE OF ENGINEERING KOLHAPUR

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Projekte

Zertifiziert

Selbstgesteuertes Projekt

Energy and Renewable: Machine Learning for the Power Grid

Junior Machine Learning Engineer · KI / ML · August 2026

92/ 100

Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis

Built an end-to-end gas-turbine TEY predictor using leakage-free sensor features, with CO and NOx excluded because they are downstream emissions. Trained and compared a LinearRegression baseline and a RandomForest on a time-based held-out split, then evaluated the winner honestly with MAE, R2, and a residual read. The final model achieved about 1.53 MWh MAE and 0.983 R2 on unseen later-period data, with a clear model card describing intended use, limits, 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 because they are downstream emissions and would leak future information into the model.
  • Used an earlier-period train / later-period test split instead of a random shuffle, which is the right validation pattern for ordered operational data.
  • Compared a LinearRegression baseline against a RandomForest and showed a clear held-out MAE improvement.
  • Noted heteroscedasticity and slight positive bias at the top end in the residual read, showing calibrated evaluation rather than overclaiming.
  • Leakage-Free Feature Selection
  • Time-Based Holdout Validation
Meine eingereichte Arbeit18 Aufgaben

10 Aufgaben · 11 Zeilen · Python, JavaScript · 8 Textantworten · 422 Wörter

  • Problem Frame238 Zeichen
  • Leakage Flags113 Zeichen
  • Train Validate BaselinePython · 1.4k Zeichen
  • Train Validate Forest943 Zeichen
  • Train Validate124 Zeichen
  • Residual Read168 Zeichen
  • Drift Monitor91 Zeichen
  • Model Card1.5k Zeichen
  • Teach BackJavaScript · 848 Zeichen
  • Jupyterlite Code2 Zeilen
  • Problem Frame18 Wörter
  • Leakage Flags1 Wort
  • Train Validate Baseline141 Wörter
  • Train Validate Forest76 Wörter
  • Train Validate1 Wort
  • Residual Read18 Wörter
  • Drift Monitor1 Wort
  • Model Card166 Wörter

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

84/ 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. Combined the datasets, explored price and mileage patterns, engineered predictive features such as car age and mileage per year, and compared Linear Regression with Random Forest using R², MAE, and RMSE. Delivered a clear pricing recommendation for a Certified Pre-Owned team based on the stronger model and the most influential drivers of price.

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 table with a brand indicator for cross-brand comparison
  • Compared Linear Regression against Random Forest using R², MAE, and RMSE and selected the stronger model based on performance
  • Translated model outputs into a CPO pricing recommendation and quantified the operational impact of pricing error
  • Leakage-Aware Data Preparation
  • Comparative Model Evaluation
  • Business-Oriented Interpretation
Meine eingereichte Arbeit10 Aufgaben

5 Aufgaben · 6 Zeilen · 5 Textantworten · 163 Wörter

  • VW Sprint1 Complete56 Zeichen
  • VW Sprint2 Complete61 Zeichen
  • VW Sprint3 Complete59 Zeichen
  • VW Business Insights1.7k Zeichen
  • Jupyterlite Code2 Zeilen
  • VW Sprint1 Complete1 Wort
  • VW Sprint2 Complete1 Wort
  • VW Sprint3 Complete1 Wort
  • VW Business Insights159 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
88Durchschnittsnote
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