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.
Derniers articles de Sıla
Top 4 garde-fous IA: Weights and Biases & NVIDIA NeMo
Les défaillances de sécurité de l'IA sont coûteuses et de plus en plus fréquentes. De nombreux incidents proviennent d'une gouvernance faible, notamment des lacunes dans le contrôle d'accès, les autorisations de données et la supervision de l'utilisation des modèles. Les garde-fous IA réduisent ce risque en définissant des limites applicables à la manière dont les…
Échec de l'IA: 10 causes profondes et exemples concrets
Qu'il s'agisse d'un accident de voiture autonome, d'un algorithme biaisé ou d'une panne d'un chatbot de service client, les défaillances des systèmes d'IA déployés peuvent avoir des conséquences graves et soulever d'importantes questions éthiques et sociétales. En identifiant et en traitant les problèmes sous-jacents, les entreprises peuvent atténuer les risques associés à l'IA et garantir…
Dilemmes éthiques de l'IA avec des exemples de la vie réelle
Bien que l'intelligence artificielle transforme le fonctionnement des entreprises, des préoccupations existent quant à son influence sur nos vies. Il ne s'agit pas seulement d'un problème académique ou sociétal, mais d'un risque de réputation pour les entreprises ; aucune entreprise ne souhaite être minée par des scandales liés aux données ou à l'éthique de l'IA…
Statistiques sur la consommation d'énergie de l'IA
Une prévision récente prévoit que l'IA utilisera plus de la moitié de l'électricité des centres de données d'ici 2028.1À mesure que les charges de travail intensives en calcul, telles que l'IA générative, s'étendent, la demande totale d'électricité devrait également augmenter. Nous avons analysé les données de l'IEA, du MIT et des principaux fournisseurs de cloud…
15 agents IA dans les outils marketing et exemples
Des recherches montrent que 50 % des organisations utilisant l'IA générative prévoient de lancer des programmes pilotes d'agentic AI en 2025.1Les agents IA dans le marketing représentent un changement significatif dans l'industrie, introduisant des systèmes capables de raisonner, de prendre des décisions et d'agir avec un minimum de supervision humaine. Ces agents intelligents analysent les…
Automatisation MSP: Acronis, ConnectWise Automate & Rewst
Les fournisseurs de services gérés (MSP) gèrent une charge opérationnelle constante, incluant la gestion des tickets, la gestion des correctifs, l'intégration, la surveillance des alertes, la réconciliation de la facturation et les mises à jour de documentation. Ce sont des tâches nécessaires mais chronophages. L'automatisation change la donne en réduisant la charge de travail manuelle…
Modèles de base pour les séries temporelles: cas d'utilisation et avantages
Les modèles de base pour les séries temporelles (TSFMs) s'appuient sur les avancées des modèles de base issues du traitement du langage naturel et de la vision par ordinateur. En utilisant des architectures basées sur les transformateurs et des données d'entraînement à grande échelle, ils atteignent des performances en mode zero-shot et s'adaptent à divers…
Top 20 Applications et Exemples d'IA pour la Durabilité
Selon PwC, l'IA générative pourrait améliorer l'efficacité opérationnelle, ce qui pourrait indirectement réduire l'empreinte carbone des processus commerciaux.1 En appliquant l'IA générative à des domaines tels que l'optimisation logistique, la prévision de la demande et la réduction des déchets, les entreprises peuvent réduire leurs émissions dans l'ensemble de leurs opérations, au-delà des systèmes d'IA eux-mêmes.…
57 ensembles de données pour les modèles ML et IA
Les données sont nécessaires pour exploiter ou développer l'IA générative ou les solutions d'IA conversationnelle. Vous pouvez utiliser des ensembles de données existants disponibles sur le marché ou engager un service de collecte de données. Nous avons identifié 57 ensembles de données pour entraîner et évaluer des modèles d'apprentissage automatique et d'IA. Modèles de langage…
Top 10 Outils de Surveillance des Prix
Les outils de surveillance des prix suivent les prix des concurrents pour permettre des stratégies de tarification qui réagissent aux changements du marché et restent compétitives lorsque les conditions évoluent. Découvrez les 10 meilleurs outils de surveillance des prix, examinez leurs fonctionnalités clés et leurs modèles de tarification, et apprenez comment ils peuvent permettre des…
Newsletter AIMultiple
Un e-mail gratuit par semaine contenant les dernières actualités technologiques B2B et des analyses d'experts pour accélérer la croissance de votre entreprise.