Selbstgesteuertes Projekt
Energy and Renewable: Machine Learning for the Power Grid
Junior Machine Learning Engineer · KI / ML · Oktober 2026
Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis
Built a turbine TEY predictor end to end using leakage-free sensor features, a LinearRegression baseline, and a tuned RandomForest. Evaluated on a locked-away later time period, the model achieved MAE 1.532 MWh, RMSE 1.937 MWh, and R² 0.9833, and the candidate documented the model’s intended use, limits, and monitoring plan 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 dropped CO and NOx as downstream emission outputs to avoid target leakage
- Compared a linear baseline against a tuned RandomForest and showed a clear held-out MAE improvement
- Reported held-out MAE, RMSE, and R² and interpreted residual behavior rather than relying on a single flattering metric
- Wrote a model card that names intended use, limitations, monitoring, and the validation split
- Leakage-Free Feature Selection
- Held-Out Model Evaluation
Meine eingereichte Arbeit20 Aufgaben
12 Aufgaben · 13 Zeilen · Python, JavaScript · 8 Textantworten · 434 Wörter
- Problem Frame199 Zeichen
- Leakage Flags113 Zeichen
- 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 Evaluate132 Zeichen
- Residual Read286 Zeichen
- Drift Monitor95 Zeichen
- Model Card2.1k Zeichen
- Teach BackJavaScript · 847 Zeichen
- Problem Frame12 Wörter
- Leakage Flags1 Wort
- Train Validate Baseline141 Wörter
- Train Validate Forest76 Wörter
- Train Validate1 Wort
- Tune Evaluate Setup110 Wörter
- Tune Evaluate Residuals92 Wörter
- Tune Evaluate1 Wort
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