每天产生的数据量多到令人难以置信。IDC预测，到2025年总数将增长到5.2 ZB（zettabyte相当于2500亿张DVD。），并且它呈指数级增长，仅在过去两年中，产生了现有的90％的数据。

数据对于任何人来说都是很有帮助的，特别是数据科学家负责利用这些数据来训练，验证和测试机器学习系统。两年前，为了让事情变得简单，软件工程师Yosi Taguri与三位同事——Shay Erlichmen，Joe Salomon，and Rahav Lussato合作创办了Missinglink.ai。

“我们正处在一个令人难以置信的临界点，我们需要解决所有需要解决的重要问题，例如通过癌症检测来挽救生命，并在街道上提供更安全，更智能的驾驶，”Taguri说，“但是，通过所有数据来寻找其中的含义是很困难的，需要太多的人力。MissingLink允许每个工程师以前所未有的方式构建复杂的AI机器。”

为此，MissingLink.ai提供端到端管理和部署工具，简化编码和模型训练流程。它支持流行的机器学习框架，如Google的TensorFlow，Facebook的Caffe2，PyTorch和Keras，并立即同步数据更改，无需手动复制文件。至于系统自动委托给可用计算资源并并行运行的实验，它们只需要三行代码即可设置。

“我们正在摒弃许多笨拙的工作，以便他们可以专注于更大的问题，”Taguri说。

其套件的亮点之一是强大的数据管理引擎，Taguri称其为“version aware”。实质上，它映射数据库中的变化随着时间的推移，允许数据工程师针对特定版本运行查询以进行模型训练和比较。它还在本地流式传输数据并进行缓存，使用CPU在GPU上进行实验时进行复制。

Missing.AI的另一个标题是其可视化仪表板，它在列表视图中整理正在进行的实验，其中包含开始时间，运行每个测试的机器或云实例，总运行时间和进度以及其他有用的指标。实验完成后，结果包括源代码，可视化和资源，将自动记录给后代。

“深度学习需要花费很多，”Taguri说，“公司了解到这并不容易。他们基本上坚持做DevOps工作，比如移动数据，跟踪实验，并试图让机器和GPU正常运行。”

Taguri声称，其中一位客户的生产力提高了20倍。

MissingLink.ai提供包含1GB托管数据，一个托管资源和一个托管组织的免费计划。其最便宜的付费计划每月花费120美元，并将存储和管理资源限制分别提升至100GB和5GB。

Taguri表示，“我们牢记的一个核心原则是，我们不应该教育数据科学家如何进行深度学习，我们应该无缝地整合到他们的工作流程中。”