Selbstgesteuertes Projekt
Energy and Renewable: Machine Learning for the Power Grid
Junior Machine Learning Engineer · KI / ML · September 2026
Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis
Built a leakage-aware gas-turbine TEY predictor end to end: selected the eight legitimate sensor features, excluded downstream CO/NOx emissions, and validated on a locked later-period test split. Compared a LinearRegression baseline with a RandomForest model and showed the forest improved held-out MAE from 2.90 to 1.53 MWh with R² rising to 0.983. Also authored a concise model card covering intended use, limitations, 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 excluded CO and NOx as downstream leakage features and documented why they were removed
- Used an earlier-period train / later-period test split instead of a random shuffle
- Compared a LinearRegression baseline to a tuned RandomForest and showed a meaningful MAE improvement
- Included a practical monitoring idea based on input-range drift and rolling error
- Leakage-Free Feature Selection
- Time-Based Model Validation
Meine eingereichte Arbeit17 Aufgaben
9 Aufgaben · 5.0k Zeichen · Python, JavaScript · 8 Textantworten · 408 Wörter
- Problem Frame170 Zeichen
- Leakage Flags113 Zeichen
- Train Validate BaselinePython · 1.4k Zeichen
- Train Validate Forest943 Zeichen
- Train Validate124 Zeichen
- Residual Read117 Zeichen
- Drift Monitor94 Zeichen
- Model Card1.3k Zeichen
- Teach BackJavaScript · 789 Zeichen
- Problem Frame13 Wörter
- Leakage Flags1 Wort
- Train Validate Baseline141 Wörter
- Train Validate Forest76 Wörter
- Train Validate1 Wort
- Residual Read8 Wörter
- Drift Monitor1 Wort
- Model Card167 Wörter
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