AI Wiki Технологія
19 Червня, 2023.

10+ найкращих інструментів на базі штучного інтелекту для аналітиків даних і науковців у 2023 році

Коротко

Якщо ви дослідник/аналітик даних і шукаєте ідеальний інструмент для оптимізуйте свій робочий процес, ми склали список із 10+ інструментів на основі ШІ, які ви можете дослідити.

Ці інструменти обробки даних на базі штучного інтелекту дають змогу професіоналам виявляти приховані закономірності, робити точні прогнози та генерувати практичні висновки.

 

Інструменти на базі штучного інтелекту стали незамінними активами для професіоналів, які прагнуть отримувати значущу інформацію з величезних і складних наборів даних. Ці інструменти штучного інтелекту дають змогу аналітикам даних і вченим вирішувати складні завдання, автоматизувати робочі процеси та оптимізувати процеси прийняття рішень. 

10+ найкращих інструментів на базі штучного інтелекту для аналітиків даних і науковців у 2023 році
Кредит: Metaverse Post (mpost.io)

Використовуючи вдосконалені алгоритми та методи машинного навчання, ці інструменти обробки даних на основі штучного інтелекту дають змогу професіоналам виявляти приховані закономірності, робити точні прогнози та генерувати практичні висновки. Ці інструменти автоматизують повторювані завдання, оптимізують процеси підготовки та моделювання даних, і дають змогу користувачам отримувати максимальну цінність зі своїх наборів даних.

Кожен інструмент пропонує унікальний набір функцій і функцій, адаптованих до різних аспектів процесу аналізу даних. Від вилучення та очищення даних до пошукового аналізу та прогнозне моделювання, ці інструменти забезпечують комплексний набір інструментів для наскрізного аналізу даних. Зазвичай вони використовують інтуїтивно зрозумілі інтерфейси, мови програмуванняабо візуальні робочі процеси, які дозволяють користувачам взаємодіяти з даними, виконувати складні обчислення та ефективно візуалізувати результати.

Якщо ви дослідник/аналітик даних і шукаєте ідеальний інструмент для оптимізуйте свій робочий процес, ми склали список із 10+ інструментів на основі ШІ, які ви можете дослідити.

10+ найкращих інструментів на базі штучного інтелекту для аналітиків і дослідників даних

Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML це потужний інструмент ШІ, який спрощує процес створення моделей машинного навчання. Це оптимізує процес навчання моделі машинного навчання шляхом автоматизації повторюваних завдань, таких як налаштування гіперпараметрів і вибір архітектури моделі.

Він також забезпечує інтуїтивно зрозумілий графічний інтерфейс, що дозволяє дослідники даних для створення та розгортання моделей без екстенсивних знання кодування. Він також легко інтегрується з іншими інструментами та службами Google Cloud.

Плюси:

  • Спрощує розробку моделі машинного навчання.
  • Не потрібні великі навички кодування.
  • Добре інтегрується з Google Cloud Platform.

Мінуси:

  • Обмежена гнучкість для розширеного налаштування моделі.
  • Ціни можуть бути дорогими для масштабних проектів.
  • Залежність від екосистеми Google Cloud.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker це всеосяжна платформа машинного навчання, яка надає науковцям з обробки даних можливості наскрізної розробки моделей. Його масштабована інфраструктура справляється з важким завданням, пов’язаним із навчанням і розгортанням моделі, що робить його придатним для масштабних проектів. 

Sagemaker пропонує широкий спектр вбудованих алгоритмів для різних завдань, таких як регресія, класифікація та кластеризація. Це також дозволяє аналітикам даних співпрацювати та безперешкодно ділитися своєю роботою, підвищуючи продуктивність і обмін знаннями в командах.

Плюси:

  • Масштабована інфраструктура для масштабних проектів.
  • Різноманітний набір вбудованих алгоритмів.
  • Середовище співпраці покращує командну роботу.

Мінуси:

  • Крута крива навчання для початківців.
  • Розширене налаштування може потребувати навичок програмування.
  • Розміри вартості для широкого використання та зберігання.

Студія IBM Watson

Студія IBM Watson дає змогу спеціалістам із обробки даних, розробникам і аналітикам створювати, розгортати та керувати моделями ШІ, одночасно оптимізуючи процеси прийняття рішень. Платформа, доступна на IBM Cloud Pak® for Data, дозволяє командам без проблем співпрацювати, автоматизує життєві цикли штучного інтелекту та прискорює окупність часу завдяки відкритій мультихмарній архітектурі.

Завдяки IBM Watson Studio користувачі можуть використовувати низку фреймворків з відкритим кодом, таких як PyTorch, TensorFlow і scikit-learn, а також власні інструменти екосистеми IBM для обробки даних на основі коду та візуальних даних. Платформа підтримує такі популярні середовища, як-от ноутбуки Jupyter, JupyterLab та інтерфейси командного рядка (CLI), що дозволяє користувачам ефективно працювати на таких мовах, як Python, R і Scala. 

Плюси:

  • Пропонує широкий спектр інструментів і можливостей для дослідників даних, розробників і аналітиків
  • Сприяє співпраці та автоматизації.
  • Можна легко інтегрувати з іншими службами та інструментами IBM Cloud.

Мінуси:

  • Крива навчання може бути крутою для початківців.
  • Для розширених функцій і можливостей корпоративного рівня може знадобитися платна підписка.
  • Обмежена гнучкість для користувачів, які віддають перевагу роботі з інструментами й технологіями, що не належать IBM, або з відкритим кодом.

Артерікс

Артерікс це потужний інструмент аналітики даних і автоматизації робочих процесів, розроблений, щоб надати аналітикам даних широкий спектр можливостей. Інструмент дозволяє аналітикам даних легко поєднувати та очищати різноманітні набори даних із багатьох джерел, дозволяючи їм створювати комплексні та надійні аналітичні набори даних.

Він також надає різноманітні розширені інструменти аналітики, включаючи статистичний аналіз, прогнозне моделювання та просторову аналітику, що дозволяє аналітикам виявляти закономірності, тенденції та робити прогнози на основі даних.

Плюси:

  • Широкі можливості змішування та підготовки даних.
  • Розширені інструменти аналітики для поглибленого аналізу та моделювання.
  • Автоматизація робочого процесу зменшує зусилля рук і підвищує ефективність.

Мінуси:

  • Крута крива навчання для новачків через складність інструменту.
  • Розширені функції та налаштування можуть потребувати додаткового навчання.
  • Ціни можуть бути дорогими для невеликих команд або організацій.

Altair RapidMiner

Altair RapidMiner – це орієнтована на підприємства платформа науки про дані, яка дає змогу організаціям аналізувати сукупний вплив своїх співробітників, досвіду та даних. Платформа розроблена для підтримки багатьох користувачів аналітики протягом усього життєвого циклу ШІ. У вересні 2022 року RapidMiner придбала Altair Engineering  

Він поєднує підготовку даних, машинне навчання та прогнозну аналітику на одній платформі та пропонує візуальний інтерфейс, який дозволяє аналітикам даних створювати складні робочі процеси даних за допомогою простого механізму перетягування. Інструмент автоматизує процес машинного навчання, включаючи вибір функцій, модельне навчаннята оцінювання, що спрощує аналітичний конвеєр. Існує також обширна бібліотека операторів, що дає змогу аналітикам виконувати різноманітні завдання з обробки та аналізу даних.

Плюси:

  • Інтуїтивно зрозумілий інтерфейс перетягування.
  • Автоматизоване машинне навчання спрощує процес.
  • Широкий вибір операторів для гнучкого аналізу даних.

Мінуси:

  • Обмежені можливості налаштування для досвідчених користувачів.
  • Крута крива навчання для складних робочих процесів.
  • Деякі функції можуть вимагати додаткового ліцензування.

Яскраві дані

Яскраві дані дозволяє аналітикам даних збирати та аналізувати величезні обсяги веб-даних через глобальну проксі-мережу. Збір усіх даних на платформі здійснюється за допомогою алгоритмів, керованих штучним інтелектом і машинним навчанням.

Платформа забезпечує високу якість даних, пропонуючи комплексні процеси перевірки та перевірки даних, а також забезпечуючи дотримання правил конфіденційності даних. Завдяки додатковим атрибутам і метаданим Bright Data дозволяє аналітикам збагачувати свої набори даних, підвищуючи глибину та якість аналізу.

Плюси:

  • Широкі можливості збору веб-даних.
  • Якісні та відповідні дані.
  • Збагачення даних для глибшого аналізу.

Мінуси:

  • Ціни можуть бути непомірно високими для невеликих проектів.
  • Крута крива навчання для початківців.
  • Довіра до веб-джерел даних може мати обмеження в певних галузях.

Gretel.ai

Гретель надає платформу, яка використовує методи машинного навчання для створення синтетичних даних, які точно імітують реальні набори даних. Він використовує передові методи машинного навчання для створення синтетичних даних, які точно віддзеркалюють набори даних реального світу. Ці синтетичні дані демонструють подібні статистичні властивості та шаблони, що дозволяє організаціям виконувати надійне навчання моделі та аналіз без доступу до конфіденційної чи конфіденційної інформації.

Платформа надає пріоритет конфіденційності та безпеці даних, усуваючи необхідність працювати безпосередньо з конфіденційними даними. Використовуючи синтетичні дані, організації можуть захистити конфіденційну інформацію, водночас одержуючи цінну інформацію та розробляючи ефективні моделі машинного навчання.

Плюси:

  • Генерація синтетичних даних для захисту конфіденційності.
  • Методи підвищення конфіденційності для безпечного аналізу.
  • Можливості маркування та перетворення даних.

Мінуси:

  • Синтетичні дані можуть не повністю відображати складність реальних даних.
  • Обмежено випадками використання, орієнтованими на конфіденційність.
  • Розширене налаштування може потребувати додаткового досвіду.

Переважно ШІ

Заснована в 2017 році трьома дослідниками даних, Переважно ШІ використовує методи машинного навчання для створення реалістичних синтетичних даних із збереженням конфіденційності для різних аналітичних цілей. Він забезпечує конфіденційність конфіденційних даних, зберігаючи ключові статистичні властивості, дозволяючи аналітикам працювати з даними, дотримуючись правил конфіденційності.

Платформа пропонує спільний доступ до синтетичних даних, згенерованих ШІ, що забезпечує ефективну співпрацю та обмін даними між організаціями. Користувачі також можуть спільно працювати над різними типами конфіденційних послідовних і тимчасових даних, таких як профілі клієнтів, подорожі пацієнтів і фінансові транзакції. MostlyAI також пропонує гнучкість для define конкретні частини своїх баз даних для синтезу, що додатково покращує параметри налаштування.

Плюси:

Мінуси:

  • Обмежується випадками використання генерації синтетичних даних.
  • Розширене налаштування може потребувати технічних знань.
  • Потенційні проблеми під час фіксації складних взаємозв’язків у даних.

Тонік А.І

Тонік А.І пропонуючи імітацію даних за допомогою ШІ для створення синтезованих даних. Синтезовані дані – це штучно згенеровані дані, створені за допомогою алгоритмів. Він часто використовується для доповнення або заміни даних реального світу, які можуть бути дорогими, трудомісткими або важкодоступними.

Платформа пропонує деідентифікацію, синтез і підмножину, що дозволяє користувачам поєднувати та поєднувати ці методи відповідно до їхніх конкретних потреб у даних. Ця універсальність гарантує належну та безпечну обробку їхніх даних у різних сценаріях. Крім того, функція піднабору Tonic AI дозволяє користувачам отримувати певні підмножини своїх даних для цілеспрямованого аналізу, гарантуючи використання лише необхідної інформації з мінімізацією ризику.

Плюси:

  • Ефективні методи анонімізації даних.
  • Перетворення на основі правил для відповідності.
  • Можливості співпраці та контролю версій.

Мінуси:

  • Обмежується завданнями анонімізації та перетворення даних.
  • Розширене налаштування може потребувати навичок програмування.
  • Деякі функції можуть вимагати додаткового ліцензування.

КНІМ

КНІМ, також відомий як Konstanz Information Miner, є надійною платформою аналізу даних, звітності та інтеграції, яка є одночасно безкоштовною та відкритою. Він пропонує широкий спектр функціональних можливостей для машинного навчання та аналізу даних, що робить його універсальним інструментом для аналізу даних. Сильна сторона KNIME полягає в його модульному підході до конвеєрної обробки даних, який дозволяє користувачам легко інтегрувати різні компоненти та використовувати концепцію «Будівельних блоків аналітики».

Використовуючи платформу KNIME, користувачі можуть створювати складні конвеєри даних, збираючи та з’єднуючи різні будівельні блоки, адаптовані до їхніх конкретних потреб. Ці будівельні блоки охоплюють широкий спектр можливостей, включаючи попередню обробку даних, розробку функцій, статистичний аналіз, візуалізацію та машинне навчання. Модульний і гнучкий характер KNIME дає змогу користувачам розробляти та виконувати наскрізні аналітичні робочі процеси в рамках єдиного та інтуїтивно зрозумілого інтерфейсу.

Плюси:

  • Універсальна модульна платформа для аналізу даних, звітності та інтеграції.
  • Пропонує широкий вибір будівельних блоків і компонентів для машинного навчання та аналізу даних.
  • Безкоштовно та відкрите джерело.

Мінуси:

  • Крута крива навчання для початківців.
  • Обмежена масштабованість для великомасштабних проектів або проектів корпоративного рівня.
  • Потрібні певні технічні знання.

DataRobot

DataRobot автоматизує наскрізний процес побудови моделей машинного навчання, включаючи попередню обробку даних, вибір функцій і вибір моделі. Він дає змогу зрозуміти процес прийняття рішень у моделях машинного навчання, дозволяючи аналітикам зрозуміти та пояснити прогнози моделі. Він також пропонує функції для розгортання та моніторингу моделей, забезпечуючи постійну оцінку продуктивності та вдосконалення.

Плюси:

  • Автоматизоване машинне навчання для спрощеної розробки моделей.
  • Зрозумілість і прозорість моделі для надійних прогнозів.
  • Розгортання моделі та можливості моніторингу.

Мінуси:

  • Розширене налаштування може потребувати навичок програмування.
  • Крута крива навчання для початківців.
  • Ціни можуть бути дорогими для масштабних проектів.

Порівняльна таблиця інструментів на базі ШІ для аналітиків/науковців

Інструмент AIрисицінапрофімінуси
Google Cloud AutoMLСпеціальні моделі машинного навчанняПлатіть, як їдете– Спрощує розробку моделі машинного навчання.

– Не потрібні великі навички кодування.

– Добре інтегрується з Google Cloud Platform.
– Обмежена гнучкість для розширеного налаштування моделі.

– Ціноутворення може бути дорогим для масштабних проектів.

– Залежність від екосистеми Google Cloud.
Amazon SageMakerНаскрізна платформа машинного навчанняБагаторівневе використання– Масштабована інфраструктура для масштабних проектів.

– Різноманітний набір вбудованих алгоритмів.

– Середовище співпраці покращує командну роботу.
– Крута крива навчання для початківців.

– Розширене налаштування може потребувати навичок програмування.

– Розміри вартості для широкого використання та зберігання.
Студія IBM WatsonСтворення, розгортання та керування моделлю ШІLite: безкоштовно

Професійний: 1.02 дол. США за ємність за годину
– Пропонує широкий спектр інструментів і можливостей для дослідників даних, розробників і аналітиків

– Сприяє співпраці та автоматизації.

– Можна легко інтегрувати з іншими службами та інструментами IBM Cloud.
– Крива навчання може бути крутою для початківців.

– Для розширених функцій і можливостей корпоративного рівня може знадобитися платна підписка.

– Обмежена гнучкість для користувачів, які віддають перевагу роботі з інструментами й технологіями, що не належать IBM, або з відкритим кодом.
АртеріксЗмішування даних, розширена аналітика та прогнозне моделюванняDesigner Cloud: від 4,950 доларів США

Дизайнерський стіл: 5,195 доларів США
– Широкі можливості змішування та підготовки даних.

– Розширені інструменти аналітики для поглибленого аналізу та моделювання.

– Автоматизація робочого процесу зменшує ручні зусилля та підвищує ефективність.
– Більш крута крива навчання для початківців через складність інструменту.

– Розширені функції та налаштування можуть потребувати додаткового навчання.

- Ціноутворення може бути дорогим для невеликих команд або організацій.
RapidMinerПлатформа Data Science для корпоративної аналітикиДоступні за запитом– Інтуїтивно зрозумілий інтерфейс перетягування.

– Автоматизоване машинне навчання спрощує процес.

– Широкий вибір операторів для гнучкого аналізу даних.
– Обмежені можливості налаштування для досвідчених користувачів.

– Більш крута крива навчання для складних робочих процесів.

– Деякі функції можуть вимагати додаткового ліцензування.
Яскраві даніЗбір і аналіз веб-данихПлатіть за ходом: 15 доларів США/гб

Зростання: 500 доларів

Бізнес: 1,000 доларів

Підприємство: За запитом
– Широкі можливості збору веб-даних.

– Високоякісні та відповідні дані.

– Збагачення даних для більш глибокого аналізу.
– Ціни можуть бути непомірно високими для невеликих проектів.

– Крута крива навчання для початківців.

– Довіра до веб-джерел даних може мати обмеження в певних галузях.
Gretel.aiПлатформа для створення синтетичних данихІндивідуальна: 2.00 дол
/ кредит

Команда: $295
/міс + 2.20 дол
/ кредит

Підприємство: на замовлення
– Генерація синтетичних даних для захисту конфіденційності.

– Методи підвищення конфіденційності для безпечного аналізу.

– Можливості маркування та перетворення даних.
– Синтетичні дані можуть не повністю відображати складність реальних даних.

– Обмежено випадками використання, орієнтованими на конфіденційність.

– Розширене налаштування може потребувати додаткового досвіду.
Переважно ШІСинтетичні дані, створені штучним інтелектом, доступні для спільного використанняБезкоштовна

Команда: $3/кредит

Enterprise: $5/кредит
– Генерація реалістичних синтетичних даних.

– Можливості анонімізації та збереження конфіденційності.

– Оцінка корисності даних для надійного аналізу.
– Обмежується випадками використання генерації синтетичних даних.

– Розширене налаштування може потребувати технічних знань.

– Потенційні проблеми під час фіксації складних взаємозв’язків у даних.
Тонік А.ІАнонімізація та трансформація данихБазовий: безкоштовна пробна версія

Професійні та корпоративні: на замовлення
– Ефективні методи анонімізації даних.

– Перетворення на основі правил для відповідності.

– Можливості співпраці та контролю версій.
– Обмежується завданнями анонімізації та перетворення даних.

Розширене налаштування може потребувати навичок програмування.

– Деякі функції можуть вимагати додаткового ліцензування.-
КНІМПлатформа аналітики та інтеграції даних з відкритим кодомБезкоштовні та платні рівні– Універсальна модульна платформа для аналізу даних, звітності та інтеграції.
– Пропонує широкий спектр будівельних блоків і компонентів для машинного навчання та інтелектуального аналізу даних.

– Безкоштовний і з відкритим кодом.
– Крута крива навчання для початківців.

– Обмежена масштабованість для великомасштабних проектів або проектів корпоративного рівня.

– Потрібні певні технічні знання.
DataRobotАвтоматизована платформа машинного навчанняІндивідуальні ціни– Автоматизоване машинне навчання для спрощеної розробки моделей.

– Зрозумілість і прозорість моделі для надійних прогнозів.

– Можливості розгортання моделі та моніторингу.
– Розширене налаштування може потребувати навичок програмування.

– Крута крива навчання для початківців.

– Ціноутворення може бути дорогим для масштабних проектів.

Питання і відповіді

Зазвичай вони пропонують низку функцій. До них належать можливості попередньої обробки та очищення даних для обробки безладних наборів даних, розширений статистичний аналіз для перевірки гіпотез і регресійного моделювання, алгоритми машинного навчання для завдань прогнозного моделювання та класифікації, а також інструменти візуалізації даних для створення інформативних діаграм і графіків. Крім того, багато інструментів штучного інтелекту забезпечують функції автоматизації, щоб оптимізувати повторювані завдання та забезпечити ефективну обробку даних.

Інструменти ШІ є потужними помічниками для аналітиків даних, але вони не можуть замінити критичне мислення та досвід людські аналітики. Хоча інструменти штучного інтелекту можуть автоматизувати певні завдання та виконувати складний аналіз, аналітикам даних це все одно важливо інтерпретувати результати, підтверджувати припущення та приймати обґрунтовані рішення на основі своїх знань і досвіду. Співпраця між аналітиками даних та інструментами штучного інтелекту дає точніші та глибші результати.

Інструменти ШІ, призначені для аналізу даних, зазвичай надають пріоритет конфіденційності та безпеці даних. Вони часто забезпечують механізми шифрування для захисту конфіденційних даних під час зберігання та передачі. Крім того, авторитетні інструменти ШІ дотримуються правил конфіденційності, таких як GDPR, і впроваджують суворий контроль доступу, щоб гарантувати, що лише авторизовані особи можуть отримати доступ до даних і маніпулювати ними. Для аналітиків даних надзвичайно важливо вибирати інструменти штучного інтелекту від надійних постачальників і оцінювати їх заходи безпеки перед їх використанням.

Хоча інструменти ШІ мають численні переваги, у них є обмеження. Одним з обмежень є покладення на якість дані навчання. Якщо навчальні дані упереджені або недостатні, це може вплинути на точність і надійність результатів інструменту. Іншим обмеженням є необхідність постійного моніторингу та перевірки. Аналітики даних повинні перевірити результати, отримані за допомогою інструментів штучного інтелекту, і переконатися, що вони відповідають їхньому досвіду. Крім того, деякі інструменти штучного інтелекту можуть вимагати значних обчислювальних ресурсів, що обмежує їх масштабованість для більших наборів даних або організацій з обмеженими обчислювальними можливостями.

Аналітики даних можуть пом'якшити ризики за допомогою обережного та критичного підходу до використання інструментів ШІ. Дуже важливо досконало розуміти алгоритми інструменту та основні припущення. Аналітики даних повинні підтверджувати результати, порівнюючи їх зі своїми власними аналізами та досвідом у галузі. Регулярний моніторинг і перевірка ефективності інструменту також важливі для виявлення будь-яких упереджень або невідповідностей. Крім того, для забезпечення належного поводження з конфіденційною інформацією необхідно підтримувати актуальні знання про правила конфіденційності даних і стандарти відповідності.

Висновок

Хоча ці інструменти на основі штучного інтелекту пропонують величезну цінність, під час їх використання важливо враховувати певні фактори. По-перше, розуміння обмежень і припущень базових алгоритмів має вирішальне значення для забезпечення точних і надійних результатів. По-друге, конфіденційність і безпека даних повинні бути пріоритетними, особливо при роботі з конфіденційною інформацією. Також важливо оцінити масштабованість, можливості інтеграції та витрати, пов’язані з кожним інструментом, щоб узгодити їх із конкретними вимогами проекту.

Детальніше:

відмова

Відповідно до Правила проекту Trust, будь ласка, зверніть увагу, що інформація, надана на цій сторінці, не призначена і не повинна тлумачитися як юридична, податкова, інвестиційна, фінансова або будь-яка інша форма консультації. Важливо інвестувати лише те, що ви можете дозволити собі втратити, і звернутися за незалежною фінансовою порадою, якщо у вас виникнуть сумніви. Щоб отримати додаткову інформацію, ми пропонуємо звернутися до положень та умов, а також до сторінок довідки та підтримки, наданих емітентом або рекламодавцем. MetaversePost прагне до точного, неупередженого звітування, але ринкові умови можуть змінюватися без попередження.

про автора

Сінді працює журналістом у Metaverse Post, що охоплює теми, пов’язані з web3, NFT, метавсесвіт та ШІ, зосереджуючись на інтерв’ю з Web3 гравців галузі. Вона поспілкувалася з понад 30 керівниками вищого рівня та розповіла читачам про їхні цінні ідеї. Родом із Сінгапуру, Сінді тепер живе в Тбілісі, Грузія. Вона отримала ступінь бакалавра з комунікацій та медіа-досліджень в Університеті Південної Австралії та має десятирічний досвід роботи в журналістиці та письменництві. Зв'яжіться з нею через [захищено електронною поштою] з презентаціями для преси, оголошеннями та можливостями для інтерв’ю.

інші статті
Сінді Тан
Сінді Тан

Сінді працює журналістом у Metaverse Post, що охоплює теми, пов’язані з web3, NFT, метавсесвіт та ШІ, зосереджуючись на інтерв’ю з Web3 гравців галузі. Вона поспілкувалася з понад 30 керівниками вищого рівня та розповіла читачам про їхні цінні ідеї. Родом із Сінгапуру, Сінді тепер живе в Тбілісі, Грузія. Вона отримала ступінь бакалавра з комунікацій та медіа-досліджень в Університеті Південної Австралії та має десятирічний досвід роботи в журналістиці та письменництві. Зв'яжіться з нею через [захищено електронною поштою] з презентаціями для преси, оголошеннями та можливостями для інтерв’ю.

Hot Stories
Приєднуйтеся до нашої розсилки.
Останні новини

The DOGE Frenzy: аналіз нещодавнього зростання вартості Dogecoin (DOGE)

Криптовалютна індустрія стрімко розвивається, і мем-монети готуються до значного підйому. Доджкойн (DOGE), ...

Дізнайтеся більше

Еволюція створеного штучним інтелектом контенту в метавсесвіті

Поява генеративного штучного інтелекту є одним із найцікавіших подій у віртуальному середовищі...

Дізнайтеся більше
Приєднуйтесь до нашої спільноти інноваційних технологій
Детальніше
Читати далі
Як модель управління вільним ринком EigenLayer змінює ландшафт безпеки Ethereum
Софтвер Розповіді та огляди Технологія
Як модель управління вільним ринком EigenLayer змінює ландшафт безпеки Ethereum
Квітень 22, 2024
Othentic залучає 4 мільйони доларів від Breyer Capital для розвитку модульних мереж у спільному середовищі безпеки
Business Звіт про новини Технологія
Othentic залучає 4 мільйони доларів від Breyer Capital для розвитку модульних мереж у спільному середовищі безпеки
Квітень 22, 2024
Celo Developer cLabs пропонує запустити своє рішення Ethereum Layer 2 на стеку OP Optimism
Звіт про новини Технологія
Celo Developer cLabs пропонує запустити своє рішення Ethereum Layer 2 на стеку OP Optimism
Квітень 22, 2024
ICON інтегрує свій крос-ланцюжковий DEX, збалансований з Injective, оголошує про регулярні покупки токенів INJ
Business Звіт про новини Технологія
ICON інтегрує свій крос-ланцюжковий DEX, збалансований з Injective, оголошує про регулярні покупки токенів INJ
Квітень 22, 2024
CRYPTOMERIA LABS PTE. LTD.