ऑप्टिमायझेशन, मशीन लर्निंग आणि अल्गोरिदम डिझाइन आणि विकास

आम्ही समस्यांसाठी विश्लेषणात्मक मॉडेल्स विकसित करतो जिथे खूप व्हेरिएबल्स, मर्यादा आणि ट्रेड-ऑफ हाताने व्यवस्थित व्यवस्थापित करण्यासाठी आहेत. आमच्या कार्यामध्ये स्थान-वाटप, साइट निवड, राउटिंग, कव्हरेज विश्लेषण, प्रेशर-झोन डिझाइन, स्टाफ रोस्टरिंग, कटिंग स्टॉक, असाइनमेंट आणि शेड्यूलिंग समस्यांसह स्थानिक आणि नॉन-स्पेशियल ऑप्टिमायझेशन समाविष्ट आहे.

जेव्हा एखाद्या समस्येला औपचारिक ऑप्टिमायझेशनची आवश्यकता असते, तेव्हा आम्ही मॉडेल रचना तयार करतो, उद्दिष्ट आणि मर्यादा परिभाषित करतो, डेटा पाइपलाइन तयार करतो आणि Pyomo, PULP, COIN-OR, GLPK आणि गुरोबी सारख्या साधनांचा वापर करून निराकरण कार्यप्रवाह लागू करतो. जेथे मशीन लर्निंग अधिक योग्य आहे, आम्ही मॉडेल तयार करतो जे अंदाज, वर्गीकरण, प्राधान्यक्रम किंवा पॅटर्न डिटेक्शनला समर्थन देतात, विशेषत: पायथन-आधारित वर्कफ्लो आणि टेन्सरफ्लो सारख्या फ्रेमवर्कचा वापर करतात.

आम्ही केवळ गणितीयदृष्ट्या मनोरंजक नसून स्पष्टीकरण करण्यायोग्य आणि वापरण्यायोग्य उपायांवर लक्ष केंद्रित करतो. याचा अर्थ आउटपुट अशा प्रकारे पॅकेज करणे जे वास्तविक निर्णयांना समर्थन देते, गृहितकांचे दस्तऐवजीकरण करणे, ऑपरेशनल परिस्थितींविरूद्ध चाचणी करणे आणि आवश्यक असल्यास, डॅशबोर्ड, API, बॅच प्रक्रिया किंवा उत्पादन उत्पादनांमध्ये मॉडेल समाकलित करणे.