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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Dilemmi etici dell'IA con esempi concreti
Sebbene l'intelligenza artificiale stia cambiando il modo in cui le aziende operano, sorgono preoccupazioni su come potrebbe influenzare le nostre vite. Non si tratta solo di un problema accademico o sociale, ma anche di un rischio reputazionale per le aziende; nessuna azienda vuole essere danneggiata da scandali etici relativi ai dati o all'IA che ne compromettano la reputazione.
Affinamento supervisionato vs. apprendimento per rinforzo
I modelli linguistici di grandi dimensioni possono interiorizzare regole decisionali che non vengono mai esplicitamente dichiarate? Per esaminare questo aspetto, abbiamo progettato un esperimento in cui un modello a 14 parametri è stato addestrato su una regola nascosta di "override VIP" all'interno di un compito di decisione del credito, senza alcuna descrizione a livello di prompt della regola stessa.
Modelli quantitativi su larga scala: applicazioni e sfide
I sistemi moderni stanno diventando troppo complessi per l'analisi statistica tradizionale, poiché le istituzioni gestiscono ormai enormi quantità di dati, inclusi dati sui pazienti, dati meteorologici e dati sui mercati finanziari. I modelli quantitativi su larga scala (LQM) sono di aiuto nell'elaborazione di questi set di dati, nell'integrazione di dati strutturati e non strutturati e nell'applicazione di modelli predittivi per scoprire schemi e fornire informazioni basate sui dati che i metodi tradizionali non sono in grado di offrire.
Fallimenti dell'IA: 10 cause principali ed esempi concreti
Che si tratti di un incidente con un'auto a guida autonoma, di un algoritmo distorto o di un malfunzionamento di un chatbot per l'assistenza clienti, i guasti nei sistemi di intelligenza artificiale implementati possono avere gravi conseguenze e sollevare importanti questioni etiche e sociali.
I 20 migliori software per server di posta elettronica: caratteristiche e prezzi
Esistono due principali casi d'uso per i server di posta elettronica. Se stai cercando: I 15 migliori provider di email transazionali Ordinamento: l'elenco classifica i provider, con le voci sponsorizzate mostrate per prime insieme ai rispettivi link. Tutti i provider non sponsorizzati sono elencati in ordine di numero totale di recensioni degli utenti B2B raccolte da G2 e Capterra.
10 migliori pratiche ed esempi per la raccolta dati nell'e-commerce
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Le 12 migliori applicazioni dell'IA in ambito SEO con relativi casi di studio.
Con l'evoluzione degli algoritmi e l'aumento delle aspettative dei consumatori, competere per la visibilità nei risultati di ricerca è diventato sempre più difficile. Le tecniche SEO tradizionali, basate su ricerche manuali e aggiornamenti di routine, spesso non riescono a stare al passo con questi sviluppi. Gli strumenti SEO basati sull'intelligenza artificiale affrontano questa sfida automatizzando attività complesse e allineando i contenuti in modo più preciso all'intento dell'utente.
AutoSys: Caratteristiche principali e approfondimenti degli utenti
L'interesse per Broadcom AutoSys è in calo (Fonte: Google Trends) e ha una valutazione media inferiore sulle piattaforme di recensione rispetto alla maggior parte degli altri strumenti di automazione del carico di lavoro.
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.
Confronto tra modelli di IA multimodale sul ragionamento visivo
Abbiamo effettuato un benchmark di 15 modelli di IA multimodale leader nel ragionamento visivo utilizzando 200 domande basate su elementi visivi. La valutazione si è articolata in due percorsi: 100 domande sulla comprensione dei grafici per testare l'interpretazione della visualizzazione dei dati e 100 domande di logica visiva per valutare il riconoscimento di pattern e il ragionamento spaziale. Ogni domanda è stata eseguita 5 volte per garantire risultati coerenti e affidabili.
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