최적화, 기계 학습, 알고리즘 설계 및 개발

우리는 수동으로 관리하기에는 너무 많은 변수, 제약 조건 및 절충안이 있는 문제에 대한 분석 모델을 개발합니다. 우리의 업무는 위치 할당, 부지 선택, 라우팅, 범위 분석, 압력 구역 설계, 직원 명단 작성, 재고 감축, 할당 및 일정 문제를 포함한 공간 및 비공간 최적화를 다룹니다.

문제에 공식적인 최적화가 필요한 경우 Pyomo, PuLP, COIN-OR, GLPK 및 Gurobi와 같은 도구를 사용하여 모델 구조를 설계하고, 목표 및 제약 조건을 정의하고, 데이터 파이프라인을 준비하고, 해결 워크플로를 구현합니다. 머신러닝이 더 적합한 경우에는 일반적으로 TensorFlow와 같은 Python 기반 워크플로 및 프레임워크를 사용하여 예측, 분류, 우선순위 지정 또는 패턴 감지를 지원하는 모델을 구축합니다.

우리는 수학적으로 흥미로운 것뿐만 아니라 설명 가능하고 사용 가능한 솔루션에 중점을 둡니다. 이는 실제 결정을 지원하고, 가정을 문서화하고, 운영 시나리오에 대해 테스트하고, 필요한 경우 모델을 대시보드, API, 배치 프로세스 또는 생산 제품에 통합하는 방식으로 결과를 패키징하는 것을 의미합니다.