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-free gas-turbine TEY predictor end to end: selected only the eight available sensor inputs, excluded downstream CO/NOx emissions, and validated on a locked-away later time period. Compared a LinearRegression baseline with a RandomForest, reported held-out MAE/RMSE/R², inspected residuals for bias, and documented deployment limits plus a concrete drift-monitoring plan.
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 outputs to avoid target leakage
- Used an earlier-years/later-years split instead of a random shuffle, preserving temporal validity
- Compared a LinearRegression baseline against a tuned RandomForest and showed a clear held-out improvement
- Read the residuals and explicitly noted higher uncertainty / underprediction at high loads
- Leakage-Free Feature Selection
- Time-Based Model Validation
Meine eingereichte Arbeit20 Aufgaben
12 Aufgaben · 14 Zeilen · Python, JavaScript · 8 Textantworten · 336 Wörter
- Problem Frame236 Zeichen
- Leakage Flags113 Zeichen
- Train Validate BaselinePython · 1.2k Zeichen
- Train Validate Forest607 Zeichen
- Train Validate124 Zeichen
- Tune Evaluate SetupPython · 2 Zeilen
- Tune Evaluate ResidualsPython · 2 Zeilen
- Tune Evaluate42 Zeichen
- Residual Read382 Zeichen
- Drift Monitor94 Zeichen
- Model Card2.3k Zeichen
- Teach BackJavaScript · 844 Zeichen
- Problem Frame21 Wörter
- Leakage Flags1 Wort
- Train Validate Baseline87 Wörter
- Train Validate Forest28 Wörter
- Train Validate1 Wort
- Tune Evaluate Setup105 Wörter
- Tune Evaluate Residuals92 Wörter
- Tune Evaluate1 Wort
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