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Nazlı Şipi

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Investigador de IA
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Nazlı es analista de datos en AIMultiple. Cuenta con experiencia previa en análisis de datos en diversos sectores, donde se dedicó a transformar conjuntos de datos complejos en información útil. También forma parte del equipo de evaluación comparativa, donde se centra en modelos de lenguaje a gran escala (LLM), agentes de IA y marcos de trabajo basados en agentes. Nazlı posee una maestría en Análisis de Negocios por la Universidad de Denver.

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DatosMay 14

Mejores extractores de Glassdoor: Bright Data, Oxylabs y Decodo

Para comparar el rendimiento de diferentes herramientas en el manejo de los CAPTCHA, las superposiciones de inicio de sesión y los frecuentes cambios de diseño de Glassdoor, probamos 5 extractores de datos web líderes en 2500 solicitudes y registramos la tasa de éxito, el tiempo de finalización y la cobertura de metadatos de cada proveedor. Resultados de la evaluación comparativa de extracción de datos de Glassdoor. Puede consultar nuestra metodología de evaluación comparativa para obtener más detalles sobre nuestro proceso de prueba.

DatosMay 14

Comparativa de las 5 mejores API para extraer información de ofertas de empleo

Realizamos una evaluación comparativa de 5 proveedores líderes de web scraping en 5 importantes plataformas de empleo, ejecutando un total de 12.500 solicitudes. Posteriormente, medimos la tasa de éxito, el tiempo de finalización y la salida de metadatos de cada proveedor. Evaluación comparativa de extractores de ofertas de empleo. Puede consultar la sección de metodología de evaluación comparativa para obtener más detalles sobre el proceso de prueba.

DatosMay 7

Cómo extraer reseñas gratis usando Python (sin API)

Extrajimos reseñas de Play, Yelp y Trustpilot usando Python. Cada plataforma requirió un método diferente: Cómo extraer reseñas de Play con Python y Selenium Paso 1: Configurar la protección anti-spam Play continúa ampliando sus medidas de seguridad contra el spam.

Agente de IAMay 7

Evaluación comparativa de marcos multiagente: desafíos y fortalezas

Los sistemas multiagente utilizan agentes especializados que trabajan juntos para resolver tareas complejas. Un desafío clave es: ¿disminuye el rendimiento a medida que se añaden más agentes y herramientas, o pueden los mecanismos de orquestación gestionar la creciente complejidad de forma eficiente? Realizamos pruebas comparativas de 5 marcos de trabajo basados en agentes en 750 ejecuciones con tres tareas.

DatosMay 7

Los 6 mejores extractores de datos inmobiliarios: Bright Data, Apify y Oxylabs

Realizamos una evaluación comparativa de seis proveedores de web scraping en cinco dominios inmobiliarios importantes, procesando 1500 URL de listados de propiedades con cada proveedor para un total de 9000 solicitudes. Resultados de la evaluación comparativa de web scraping inmobiliario. Consulte la sección de metodología para obtener más detalles sobre el proceso de prueba. Cobertura de dominio por proveedor.

DatosAbr 29

Extracción de datos de Craigslist: Los mejores extractores de datos de Craigslist

Craigslist organiza los anuncios por ciudad y categoría, y las publicaciones caducan con frecuencia. El sitio restringe el rastreo automatizado, por lo que un programa de rastreo eficaz debe gestionar la paginación, eliminar duplicados y abordar las medidas antibot. Varios proveedores de herramientas de rastreo comenzaron a ofrecer conectores MCP (Protocolo de Contexto de Modelo), lo que facilita la ejecución de tareas de rastreo desde agentes de IA.

DatosAbr 28

Comparativa de las mejores API para extraer datos de Zillow: Análisis de rendimiento

Realizamos una evaluación comparativa de los cinco mejores proveedores de web scraping en Zillow, uno de los principales dominios inmobiliarios, ejecutando más de 1250 solicitudes de extracción en todos los proveedores. Cada proveedor recibió un conjunto idéntico de URL de listados de propiedades y se evaluó en función del tiempo de finalización, la tasa de éxito y la cantidad de campos de datos estructurados devueltos por listado.

AIAbr 24

Comparación de los modelos de lenguaje visual con el reconocimiento de imágenes.

¿Pueden los modelos avanzados de lenguaje de visión (VLM) reemplazar a los modelos tradicionales de reconocimiento de imágenes? Para averiguarlo, evaluamos 16 modelos líderes en tres paradigmas: CNN tradicionales (ResNet, EfficientNet), VLM (como GPT-4.1, Gemini 2.5) y API en la nube (AWS, Google, Azure).

DatosAbr 10

Evaluación comparativa de rastreadores web de: De la indexación a la agencia Intelligence

Realizamos pruebas comparativas de cuatro API de rastreo en tres dominios de dificultad variable (amazon.com, entrepreneur.com, theregister.com) con tres niveles de profundidad máxima (5, 10, 20) y un límite de 1000 páginas, midiendo la cobertura del rastreo, el tiempo de ejecución, el descubrimiento de enlaces, la calidad de los enlaces Markdown y la precisión de la extracción de títulos. Si su objetivo es: Comparar el rendimiento de los rastreadores web, puede consultar nuestra metodología de evaluación comparativa.

AIEne 28

Herramientas de detección de alucinaciones mediante IA: W&B Weave y Comet

Comparamos tres herramientas de detección de alucinaciones: Weights & Biases (W&B) Weave HallucinationFree Scorer, Arize Phoenix HallucinationEvaluator y Comet Opik Hallucination Metric, en 100 casos de prueba. Cada herramienta se evaluó en función de su precisión, exactitud, exhaustividad y latencia para ofrecer una comparación justa de su rendimiento en el mundo real.