Prevision.io宣布——作为他们正在进行的掌握 AI 网络研讨会系列的一部分——为努力将模型部署到生产中的数据科学团队提供他们的资源和专业知识。使用该平台的 AI 基础设施，其目的是允许用户免费测试内置的部署和监控服务，并由训练有素的数据科学家和支持工程师进行测试。

在该系列的第二集中，Prevision.io 高管讨论了当前困扰公司部署过程的挑战。缺乏技能、IT 部门人员不足以及现有工具/平台普遍无效是导致 AI 项目失败的高概率的一些问题。结果：部署模型可能需要数月或数年，但在网络研讨会中，Prevision.io 证明他们的过程可以在几分钟到几小时内完成。

Prevision.io 功能丰富的平台使 AI 大众化，使团队能够通过直观的界面更快地交付项目，用户只需单击几下即可创建、部署、监控和重新训练模型。因此，比以往任何时候都更多的公司可以将他们的模型付诸实践并保持生产，从而以更低的总体成本扩大其工作的影响。从预测性维护到欺诈检测和仓库优化，Prevision.io 提供了几乎无穷无尽的功能集，然后数据团队可以根据他们的需求进行定制。

Prevision.io的创始人兼首席执行官Tuncay Isik说：“我们希望让数据科学家、开发人员、机器学习工程师和其他人有机会使用我们的技术来完成他们正在努力解决的项目。” “我们希望让他们的生活更轻松，并向他们展示其外观。通过为每个模型投入几个小时的咨询时间，我们将评估他们的工作流程，以允许潜在用户启动和监控模型尽可能少的点击。”

Prevision.io 提供了一个简单的解决方案来为其用户简化流程。过去为数据科学家和开发人员构建的平台几乎完全专注于财富 500 强公司和数据团队，因为他们能够签署昂贵的工具合同并维护大量 IT 足迹。这些产品不适用于需要简单解决方案来部署其复杂工作流程的绝大多数用户。

Prevision.io 的联合创始人兼数据科学家 Florian Laroumagne 表示：“我们行业的现状是不可持续的，因为企业要求从大规模的人工智能和机器学习投资中获得成果。” “我们打算让用户简化他们的 AI 流程，以便更多项目在预算内按时投入生产。我们愿意投入时间和资源来实现今天的目标。”