अनुकूलन, मशीन लर्निंग, और एल्गोरिदम डिजाइन और विकास

हम उन समस्याओं के लिए विश्लेषणात्मक मॉडल विकसित करते हैं जहां हाथ से अच्छी तरह से प्रबंधित करने के लिए बहुत अधिक चर, बाधाएं और व्यापार-बंद होते हैं। हमारे काम में स्थान-आवंटन, साइट चयन, रूटिंग, कवरेज विश्लेषण, दबाव-क्षेत्र डिजाइन, स्टाफ रोस्टरिंग, स्टॉक में कटौती, असाइनमेंट और शेड्यूलिंग समस्याओं सहित स्थानिक और गैर-स्थानिक अनुकूलन शामिल हैं।

जब किसी समस्या के लिए औपचारिक अनुकूलन की आवश्यकता होती है, तो हम मॉडल संरचना डिज़ाइन करते हैं, उद्देश्य और बाधाओं को परिभाषित करते हैं, डेटा पाइपलाइन तैयार करते हैं, और प्योमो, पीयूएलपी, सीओआईएन-ओआर, जीएलपीके और गुरोबी जैसे उपकरणों का उपयोग करके समाधान वर्कफ़्लो को कार्यान्वित करते हैं। जहां मशीन लर्निंग बेहतर फिट है, हम ऐसे मॉडल बनाते हैं जो पूर्वानुमान, वर्गीकरण, प्राथमिकता या पैटर्न का पता लगाने का समर्थन करते हैं, आमतौर पर पायथन-आधारित वर्कफ़्लो और टेन्सरफ्लो जैसे फ्रेमवर्क का उपयोग करते हुए।

हम ऐसे समाधानों पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो समझाने योग्य और प्रयोग करने योग्य हों, न कि केवल गणितीय रूप से दिलचस्प। इसका मतलब है कि आउटपुट को ऐसे तरीके से पैकेजिंग करना जो वास्तविक निर्णयों का समर्थन करता हो, मान्यताओं का दस्तावेजीकरण, परिचालन परिदृश्यों के खिलाफ परीक्षण, और जहां आवश्यक हो, मॉडल को डैशबोर्ड, एपीआई, बैच प्रक्रियाओं या उत्पादन उत्पादों में एकीकृत करना।