การเพิ่มประสิทธิภาพ การเรียนรู้ของเครื่อง และการออกแบบและพัฒนาอัลกอริทึม

เราพัฒนาแบบจำลองการวิเคราะห์สำหรับปัญหาที่มีตัวแปร ข้อจำกัด และข้อแลกเปลี่ยนมากเกินไปที่จะจัดการด้วยมือได้ดี งานของเราครอบคลุมการเพิ่มประสิทธิภาพทั้งเชิงพื้นที่และไม่ใช่เชิงพื้นที่ รวมถึงการจัดสรรตำแหน่ง การเลือกสถานที่ การกำหนดเส้นทาง การวิเคราะห์ความครอบคลุม การออกแบบโซนความกดดัน บัญชีรายชื่อพนักงาน การตัดสต็อก การมอบหมายงาน และปัญหาการจัดกำหนดการ

เมื่อปัญหาจำเป็นต้องมีการปรับให้เหมาะสมอย่างเป็นทางการ เราจะออกแบบโครงสร้างแบบจำลอง กำหนดวัตถุประสงค์และข้อจำกัด เตรียมไปป์ไลน์ข้อมูล และใช้เวิร์กโฟลว์การแก้ไขโดยใช้เครื่องมือ เช่น Pyomo, PuLP, COIN-OR, GLPK และ Gurobi ในกรณีที่การเรียนรู้ของเครื่องเหมาะสมกว่า เราก็สร้างโมเดลที่รองรับการคาดการณ์ การจัดหมวดหมู่ การจัดลำดับความสำคัญ หรือการตรวจจับรูปแบบ โดยทั่วไปจะใช้เวิร์กโฟลว์และเฟรมเวิร์กที่ใช้ Python เช่น TensorFlow

เรามุ่งเน้นไปที่โซลูชันที่สามารถอธิบายและใช้งานได้ ไม่ใช่แค่น่าสนใจทางคณิตศาสตร์เท่านั้น นั่นหมายถึงการบรรจุผลลัพธ์ในลักษณะที่สนับสนุนการตัดสินใจที่แท้จริง การจัดทำเอกสารสมมติฐาน การทดสอบกับสถานการณ์การปฏิบัติงาน และหากจำเป็น การรวมโมเดลเข้ากับแดชบอร์ด API กระบวนการแบทช์ หรือผลิตภัณฑ์ที่ใช้งานจริง