Sıla Ermut
Sıla est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans le marketing par e-mail et les vidéos de vente.
Intérêts de recherche
Les domaines de recherche de Sıla comprennent le marketing par courriel, les campagnes marketing e-commerce et l'automatisation marketing. Elle participe également au projet d'évaluation de la délivrabilité des courriels d'AIMultiple. À ce titre, elle conçoit et met en œuvre des tests de délivrabilité des courriels en collaboration avec l'équipe technique d'AIMultiple.Expérience professionnelle
Sıla a auparavant travaillé comme recruteuse et dans des entreprises de gestion de projets et de conseil.Éducation
Elle détient :- Licence en relations internationales de l'Université Bilkent.
- Master en psychologie sociale de l'Université Başkent.
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Comparer les revenus de l'IA à travers la pile
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LLM Lois d'échelle : Analyse par des chercheurs en IA
Large language models predict the next token based on patterns learned from text data. The term LLM scaling laws refers to empirical regularities that link model performance to the amount of compute, training data, and model parameters used during training.
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Les 20 principales prédictions des experts concernant les pertes d'emplois liées à l'IA
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Top 4 garde-fous IA : Weights and Biases & NVIDIA NeMo
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Automatisation MSP : Acronis, ConnectWise Automate & Rewst
Managed service providers (MSPs) handle a constant operational load, including ticket management, patch management, onboarding, alert monitoring, billing reconciliation, and documentation updates. These are necessary but time-intensive tasks.
Générateurs de texte vers image : Nano Banana Pro & GPT Image 1.5
We compared the top 6 text-to-image models across 15 prompts to evaluate visual generation capabilities in terms of temporal consistency, physical realism, text and symbol recognition, human activity understanding, and complex multi-object scene coherence: Text-to-image generators benchmark results Review our benchmark methodology to understand how these results are calculated and see output examples.
Systèmes de recommandation : applications et exemples
We examined the main types of recommendation systems, key concepts, and real-world applications, and benchmarked LightFM, Cornac BPR, and TensorFlow Recommenders using AUC, Precision@10, and Recall@10. Best Python libraries for recommendation systems These libraries implement machine learning algorithms to process training data and generate personalized recommendations using collaborative or content-based filtering techniques.
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