Sıla Ermut
Sıla è un'analista di settore presso AIMultiple e si occupa di modelli di IA, infrastrutture di IA, governance dell'IA e applicazioni aziendali dell'IA.
Interessi di ricerca
La ricerca di Sıla si concentra sull'uso dell'IA nel marketing, nella sanità, nelle catene di approvvigionamento e nella sostenibilità. Si occupa anche di valutazione dell'IA, governance, etica e adozione.Il suo lavoro comprende la ricerca e il confronto di tecnologie di IA, l'analisi delle loro applicazioni aziendali e il contributo ai benchmark tecnologici di AIMultiple.
Esperienza professionale
In precedenza Sıla ha lavorato come reclutatrice e in società di project management e consulenza.Formazione
Ha conseguito:- Bachelor of Arts in Relazioni Internazionali presso la Bilkent University.
- Master of Science in Psicologia Sociale presso la Başkent University.
La sua tesi di Master si è concentrata sulle preoccupazioni etiche e psicologiche riguardanti l'IA. La sua tesi ha esaminato la relazione tra l'esposizione all'IA, gli atteggiamenti verso l'IA e le ansie esistenziali a diversi livelli di utilizzo dell'IA.
Ultimi articoli di Sıla
Confronto dei modelli fondazionali relazionali
Abbiamo confrontato SAP-RPT-1-OSS con il gradient boosting (LightGBM, CatBoost) su 17 dataset tabulari che coprono lo spettro semantico-numerico, tabelle piccole/ad alta semantica, dataset aziendali misti e grandi dataset numerici a bassa semantica. Il nostro obiettivo è misurare dove i priori semantici pre-addestrati di un LLM relazionale possano offrire vantaggi rispetto ai modelli ad albero tradizionali…
18 casi di studio sull'approvvigionamento e lezioni apprese
Pratiche di approvvigionamento efficaci sono necessarie in tutti i settori. Esaminando casi di studio sull’approvvigionamento in vari ambiti, dal non profit alla tecnologia, alla sanità e oltre, otteniamo preziose informazioni sull’impatto delle soluzioni di approvvigionamento e sulle migliori pratiche che possono favorire il successo in qualsiasi settore. Esaminando casi di studio sull’approvvigionamento di diversi settori,…
I 10 migliori strumenti di monitoraggio dei prezzi: Bright Insights e Competera
Gli strumenti di monitoraggio dei prezzi tracciano i prezzi dei concorrenti e li adeguano automaticamente per rimanere competitivi. Esplora i 10 migliori strumenti di monitoraggio dei prezzi, esamina le loro caratteristiche principali e i modelli di prezzo e scopri la ripartizione della loro quota di mercato nelle ricerche qui sotto: Note sulla tabella: * Opzioni…
IA No-Code: Vantaggi, Settori e Differenze Chiave
Gli strumenti di IA no-code consentono agli utenti di costruire, addestrare o distribuire applicazioni di IA senza scrivere codice. Queste piattaforme si basano tipicamente su interfacce drag-and-drop, prompt in linguaggio naturale, procedure guidate di configurazione o costruttori visivi di flussi di lavoro. Questo approccio abbassa la barriera d'ingresso e rende lo sviluppo dell'IA accessibile agli…
I 10 migliori chatbot per mutui: casi d'uso ed esempi
Le banche che mantengono felici i clienti fanno crescere i depositi dell'85% più velocemente rispetto ai concorrenti. L'elaborazione dei prestiti influisce direttamente sulla soddisfazione del cliente. 1. I chatbot possono gestire attività legate ai mutui 24 ore su 24, simulando ciò che normalmente fanno gli intermediari ipotecari. Esaminiamo 10 fornitori, le loro applicazioni pratiche e…
LLM Leggi di scaling: analisi di ricercatori IA
Large language models prevedono il token successivo in base ai pattern appresi dai dati testuali. Il termine leggi di scaling di LLM si riferisce a regolarità empiriche che collegano le prestazioni del model alla quantità di calcolo, ai dati di addestramento e ai parametri del model utilizzati durante l'addestramento. Per comprendere come queste relazioni influenzino…
Large World Models: casi d'uso ed esempi
Nonostante i progressi nei large language model, l'intelligenza artificiale rimane limitata nella sua capacità di comprendere e interagire con il mondo fisico a causa dei limiti delle rappresentazioni testuali. I large world model affrontano questa lacuna integrando dati multimodali per ragionare sulle azioni, modellare le dinamiche del mondo reale e prevedere i cambiamenti ambientali. Scopri…
Confronta 9 Large Language Models in ambito sanitario
Abbiamo valutato 9 LLM utilizzando il dataset MedQA, un benchmark di esami clinici di livello universitario derivato dalle domande USMLE. Ogni model ha risposto agli stessi scenari clinici a scelta multipla utilizzando un prompt standardizzato, consentendo un confronto diretto dell'accuratezza. Abbiamo inoltre registrato la latenza per domanda dividendo il tempo di esecuzione totale per il…
Top 20 Casi di Studio ITSM
Sfruttare gli strumenti di IT Service Management (ITSM) è essenziale per le aziende che mirano ad aumentare l'efficienza delle loro operazioni IT e migliorare la fornitura di servizi. Esplora i casi di studio ITSM in vari settori come istruzione, produzione, trasporti e telecomunicazioni, e vedi come le aziende hanno sfruttato le soluzioni ITSM per superare…
25 Casi d'uso dell'IA in ambito sanitario con esempi
Un recente studio dimostra che i team ibridi composti da medici umani e sistemi di IA formulano diagnosi mediche più accurate, soprattutto perché tendono a commettere errori diversi e complementari che aiutano a correggersi a vicenda. Questi risultati indicano un forte potenziale dell'IA per migliorare la sicurezza dei pazienti e promuovere un'assistenza sanitaria più equa.1…
Newsletter AI Multiple
Una email gratuita a settimana con le ultime notizie tecnologiche B2B e approfondimenti di esperti per dare impulso alla tua azienda.