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 turbine energy-yield predictor end to end: framed TEY as the target, used a time-based holdout, compared LinearRegression against a RandomForest, and reported honest held-out MAE/RMSE/R². The accompanying model card explains the feature choices, why CO/NOx were excluded, the plant-specific limits, and a practical monitoring plan for drift.
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
- Used a genuinely time-based split with earlier data for training and later data held out for testing.
- Compared a linear baseline against a tree ensemble and showed a clear held-out MAE improvement.
- Reported held-out MAE, RMSE, and R² and gave a plain-language explanation of the model’s main failure mode.
- Leakage-Aware Problem Framing
- Held-Out Evaluation Discipline
- Model Card Communication
Meine eingereichte Arbeit19 Aufgaben
11 Aufgaben · 6.7k Zeichen · Python, JavaScript · 8 Textantworten · 294 Wörter
- Problem Frame160 Zeichen
- Leakage Flags114 Zeichen
- Train Validate BaselinePython · 922 Zeichen
- Train Validate Forest943 Zeichen
- Train Validate124 Zeichen
- Tune Evaluate SetupPython · 1.5k Zeichen
- Tune Evaluate91 Zeichen
- Residual Read242 Zeichen
- Drift Monitor95 Zeichen
- Model Card1.8k Zeichen
- Teach BackJavaScript · 805 Zeichen
- Problem Frame11 Wörter
- Leakage Flags1 Wort
- Train Validate Baseline61 Wörter
- Train Validate Forest76 Wörter
- Train Validate1 Wort
- Tune Evaluate Setup110 Wörter
- Tune Evaluate1 Wort
- Residual Read33 Wörter
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