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 leakage-aware turbine yield predictor end to end: selected the 8 available sensor features, excluded downstream CO/NOx emissions, trained both a linear baseline and a random forest, and validated on a locked-away later-year test split. The final model achieved about 1.5 MWh MAE and was documented with a concise model card covering intended use, limitations, and 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
- Dropped CO and NOx explicitly because they are downstream emissions and unavailable at prediction time
- Used an earlier-years train / later-years test split instead of a random shuffle
- Compared LinearRegression against RandomForest and showed a clear held-out improvement
- Included residual analysis plus a concrete rolling-MAE retraining trigger
- Leakage-Free Feature Engineering
- Honest Held-Out Evaluation
Meine eingereichte Arbeit18 Aufgaben
10 Aufgaben · 11 Zeilen · Python, JavaScript · 8 Textantworten · 487 Wörter
- Train Validate BaselinePython · 1.4k Zeichen
- Train Validate Forest943 Zeichen
- Train Validate124 Zeichen
- Tune Evaluate SetupPython · 1.5k Zeichen
- Tune Evaluate ResidualsPython · 2 Zeilen
- Tune Evaluate131 Zeichen
- Residual Read417 Zeichen
- Drift Monitor92 Zeichen
- Teach BackJavaScript · 801 Zeichen
- Model Card1.6k Zeichen
- Train Validate Baseline141 Wörter
- Train Validate Forest76 Wörter
- Train Validate1 Wort
- Tune Evaluate Setup110 Wörter
- Tune Evaluate Residuals92 Wörter
- Tune Evaluate1 Wort
- Residual Read65 Wörter
- Drift Monitor1 Wort
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