Sıla Ermut
Sıla è un'analista di settore presso AIMultiple, specializzata in email marketing e video di vendita.
Interessi di ricerca
Gli ambiti di ricerca di Sıla includono l'email marketing, le campagne di marketing per l'e-commerce e l'automazione del marketing. Fa anche parte del team di AIMultiple dedicato al benchmark di deliverability delle email, dove si occupa della progettazione e dell'esecuzione di tali benchmark in collaborazione con il team tecnologico di AIMultiple.Esperienza professionale
Sıla ha lavorato in precedenza come reclutatrice e in società di gestione di progetti e di consulenza.Preparazione
Lei possiede:- Laurea triennale in Relazioni Internazionali presso l'Università di Bilkent.
- Laurea magistrale in Psicologia Sociale conseguita presso l'Università di Başkent.
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Modelli di base per le serie temporali: casi d'uso e vantaggi
I modelli di base per serie temporali (TSFM) si basano sui progressi dei modelli di base nell'elaborazione del linguaggio naturale e nella visione artificiale. Utilizzando architetture basate su transformer e grandi quantità di dati di addestramento, raggiungono prestazioni zero-shot e si adattano a diversi settori come finanza, commercio al dettaglio, energia e sanità.
AGI/Singolarità: analizzate 9.800 previsioni.
L'intelligenza artificiale generale (AGI) si verifica quando un sistema di IA eguaglia le capacità cognitive umane in tutti i compiti. Sulla base delle previsioni disponibili, ecco alcune risposte rapide sull'AGI: L'AGI/la singolarità si verificherà? Secondo la maggior parte degli esperti di IA, l'AGI è inevitabile. Quando si verificherà la singolarità/l'AGI? Recenti sondaggi tra i ricercatori di IA prevedono l'AGI negli anni 2040.
Apprendimento federato: 7 casi d'uso ed esempi
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Le 20 principali previsioni degli esperti sulla perdita di posti di lavoro nel settore dell'IA
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Sistemi di raccomandazione: applicazioni ed esempi
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Confronto tra i modelli Large Vision: GPT-4o vs YOLOv8n
I modelli di visione su larga scala (LVM) possono automatizzare e migliorare attività visive come il rilevamento di difetti, la diagnosi medica e il monitoraggio ambientale. Abbiamo confrontato tre modelli di rilevamento di oggetti: YOLOv8n, DETR e GPT-4o Vision, su 1.000 immagini ciascuno, misurando metriche come mAP@0.5, velocità di inferenza, FLOPs e numero di parametri.
Le 20 migliori applicazioni ed esempi di intelligenza artificiale per la sostenibilità.
Secondo PwC, l'IA generativa potrebbe migliorare l'efficienza operativa, riducendo indirettamente l'impronta di carbonio nei processi aziendali. Applicando l'IA generativa ad aree come l'ottimizzazione della logistica, la previsione della domanda e la riduzione degli sprechi, le aziende possono ridurre le emissioni in tutte le loro attività, al di là dei sistemi di IA stessi.
57 set di dati per modelli di apprendimento automatico e intelligenza artificiale
Per sfruttare o costruire soluzioni di IA generativa o IA conversazionale sono necessari dati. È possibile utilizzare set di dati esistenti disponibili sul mercato o affidarsi a un servizio di raccolta dati. Abbiamo identificato 57 set di dati per addestrare e valutare modelli di machine learning e IA.
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