最適化、機械学習、アルゴリズムの設計と開発

私たちは、変数、制約、トレードオフが多すぎて手作業でうまく管理できない問題の分析モデルを開発します。私たちの仕事は、場所の割り当て、サイトの選択、ルーティング、カバレッジ分析、プレッシャーゾーンの設計、スタッフの名簿、在庫の削減、割り当て、スケジュールの問題など、空間的および非空間的な最適化をカバーしています。

問題で形式的な最適化が必要な場合は、モデル構造を設計し、目的と制約を定義し、データ パイプラインを準備し、Pyomo、PuLP、COIN-OR、GLPK、Gurobi などのツールを使用して解決ワークフローを実装します。機械学習の方が適している場合は、通常、Python ベースのワークフローや TensorFlow などのフレームワークを使用して、予測、分類、優先順位付け、またはパターン検出をサポートするモデルを構築します。

私たちは、数学的に興味深いだけではなく、説明可能で使用可能なソリューションに焦点を当てています。つまり、実際の意思決定をサポートする方法で出力をパッケージ化し、仮定を文書化し、運用シナリオに照らしてテストし、必要に応じてモデルをダッシュ​​ボード、API、バッチ プロセス、または実稼働製品に統合することを意味します。