Dieses Projekt nutzt maschinelles Lernen zur Vorhersage des Energieverbrauchs von Fahrzeugen basierend auf verschiedenen Faktoren. Es analysiert reale Fahrzeugdaten und verwendet prädiktive Modelle, um genaue Verbrauchsprognosen zu erstellen.
Warum dieses Projekt?
Die Optimierung des Energieverbrauchs ist ein wichtiges Thema für Nachhaltigkeit und Effizienz im Transportsektor. Dieses Projekt hilft dabei, den Verbrauch verschiedener Fahrzeugtypen vorherzusagen, um bessere Entscheidungen für Umweltfreundlichkeit und Kostenersparnis zu treffen.
Technische Herausforderungen & Lösungen
- Datenanalyse & Feature Engineering auf Basis realer Fahrzeugdaten
- Entwicklung eines maschinellen Lernmodells für präzise Prognosen
- Nutzung von Reinforcement Learning zur Modellverbesserung
- Implementierung mit Jupyter Notebook und Scikit-Learn
Tech-Stack
- Python (Datenverarbeitung & Modelltraining)
- Pandas & NumPy (Datenanalyse)
- Scikit-Learn & Gym (Maschinelles Lernen & Reinforcement Learning)
- Matplotlib (Visualisierung der Vorhersagen)