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 inoltre di valutazione, governance, etica e adozione dell'IA.Il suo lavoro comprende la ricerca e il confronto delle tecnologie di IA, l'analisi delle loro applicazioni aziendali e il contributo ai benchmark tecnologici di AIMultiple.
Esperienza professionale
Sıla ha lavorato in precedenza come recruiter e ha lavorato in società di project management e consulenza.Formazione
Possiede:- 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 sull'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
I migliori 12 SEO IA casi d'uso con studi di caso
Poiché gli algoritmi cambiano e le aspettative dei consumatori aumentano, è diventato più difficile competere per l'accessibilità nei risultati di ricerca. Le tecniche di SEO convenzionali, che dipendono da ricerche manuali e piccoli aggiornamenti, spesso restano indietro rispetto a questi sviluppi. Gli strumenti SEO basati sull'IA affrontano questa sfida automatizzando compiti complessi e allineando i…
I 12 Migliori Strumenti per la Generazione di Avatar IA
Quando scelgono il giusto strumento di generazione di avatar IA, le aziende possono prendere in considerazione i seguenti componenti: Abbiamo testato 7 strumenti di generazione di avatar IA e confrontato le loro caratteristiche visive (risoluzione e capacità di esportazione) e vocali (numero di lingue supportate e disponibilità della clonazione vocale), nonché i loro piani tariffari.…
I 11 principali casi d'uso dell'IA nell'ITSM ed esempi
Sfruttare l'IA per gli strumenti di gestione dei servizi IT (ITSM) supporta le organizzazioni in termini di: Scopri i 11 principali casi d'uso dell'IA nell'ITSM, esempi e vantaggi di sfruttare l'IA nell'ITSM. L'ITSM nativo dell'IA si riferisce a un nuovo modo di gestire il supporto interno e le operazioni IT in cui l'intelligenza artificiale non…
LLM Quota di mercato: Confronto su utilizzo e adozione
Abbiamo analizzato la quota di mercato LLM combinando dati basati sull'utilizzo e stime delle visite web per mostrare come la domanda di grandi modelli linguistici sia distribuita tra i laboratori IA e le applicazioni IA: Leggi la metodologia per vedere come abbiamo misurato e calcolato questi risultati. Gli Stati Uniti hanno dominato le visite web…
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…
Confronta i Large Vision Models: GPT-4o vs YOLOv8n
I large vision models (LVM) possono automatizzare e migliorare i compiti visivi come il rilevamento dei difetti, la diagnosi medica e il monitoraggio ambientale. Abbiamo effettuato il benchmark di tre model di object detection: YOLOv8n, DETR e GPT-4o Vision, su 1.000 immagini ciascuno, misurando metriche come mAP@0.5, velocità di inference, FLOPs e numero di parametri.…
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…
LLM Parameters: GPT-5 High, Medium, Low and Minimal
Alcuni LLM, come la famiglia GPT-5 di OpenAI, sono disponibili in diverse versioni (ad esempio, GPT-5, GPT-5-mini e GPT-5-nano) e con varie impostazioni dei parametri, tra cui alto, medio, basso e minimo. Di seguito, esploriamo le differenze tra queste versioni del modello raccogliendo le loro prestazioni sui benchmark e i costi per eseguire i benchmark.…
Federated Learning: 7 Casi d'Uso ed Esempi
Il federated learning (FL) consente ai modelli di apprendere da dati decentralizzati mantenendo private le informazioni sensibili e garantendo la conformità con le leggi sulla localizzazione e sulla privacy dei dati. Scopri cos'è il federated learning, come funziona, casi d'uso comuni con esempi reali, potenziali sfide e le sue alternative. Il federated learning supporta un'ampia…
Control-M per l'automazione dei carichi di lavoro aziendali
Control-M di BMC Software aiuta i team a coordinare e automatizzare i flussi di lavoro di dati e applicazioni in ambienti diversi, inclusi mainframe, cloud e sistemi ibridi. Offre agli utenti un unico punto per programmare i job, monitorare l'avanzamento e gestire le dipendenze. La piattaforma si connette anche con servizi cloud diffusi, strumenti per…
Newsletter AI Multiple
Una email gratuita a settimana con le ultime notizie tecnologiche B2B e approfondimenti di esperti per dare impulso alla tua azienda.