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.
Ultimi articoli di Sıla
Öğrenmenin Birleştirilmesi: 7 Kullanım Alanı & Örnekler
According to recent McKinsey analyses, the most pressing risks of AI adoption include model hallucinations, data provenance and authenticity, regulatory non-compliance, and AI supply chain vulnerabilities. Federated learning (FL) has emerged as a foundational technique for organizations seeking to mitigate these risks.
10+ Esempi di Modelli Linguistici di grandi dimensioni e Benchmark
We have used open-source benchmarks to compare top proprietary and open-source large language model examples. You can choose your use case to find the right model. Comparison of the most popular large language models We have developed a model scoring system based on three key metrics: user preference, coding, and reliability.
Le 15 principali applicazioni ed esempi di intelligenza artificiale nella logistica
Le persistenti inefficienze, l'aumento dei costi operativi e le continue interruzioni della catena di approvvigionamento continuano a rappresentare una sfida per le funzioni logistiche a livello globale. Queste pressioni mettono a dura prova i sistemi tradizionali, riducono l'affidabilità dei servizi e limitano la capacità delle organizzazioni di scalare. In risposta, le aziende si rivolgono sempre più all'intelligenza artificiale per migliorare la visibilità end-to-end, rafforzare la resilienza e ottimizzare le funzioni principali.
Modelli fondazionali per serie temporali: Casi d'uso e vantaggi
Time series foundation models (TSFMs) build on advances in foundation models from natural language processing and vision. Using transformer-based architectures and large-scale training data, they achieve zero-shot performance and adapt across sectors such as finance, retail, energy, and healthcare.
Grandi Modelli del Mondo: Casi d'Uso & Esempi
Despite advances in large language models, artificial intelligence remains limited in its ability to understand and interact with the physical world due to the constraints of text-based representations. Large world models address this gap by integrating multimodal data to reason about actions, model real-world dynamics, and predict environmental changes.
LLM Gözlemlenebilirlik Araçları: Weights & Biases, Langsmith
LLM-based applications are becoming more capable and increasingly complex, making their behavior harder to interpret. Each model output results from prompts, tool interactions, retrieval steps, and probabilistic reasoning that cannot be directly inspected. LLM observability addresses this challenge by providing continuous visibility into how models operate in real-world conditions.
Top 5 Servizi AI per Migliorare l'Efficienza Aziendale
AI adoption is rapidly increasing. Around 98% of companies are experimenting with AI, reflecting its growing accessibility and potential to improve operations. Yet only 26% have advanced beyond trials to achieve measurable business value, showing that many are still building the capabilities needed to scale AI effectively.
Yapay Zeka ile Metinden Video Oluşturucu Karşılaştırması
A text-to-video generator is an AI system that turns written prompts into short videos by generating visuals, motion, and sometimes audio directly from natural language.
W&B Weave & Comet: Yapay Zeka Halüsinasyon Tespit Araçları
We benchmarked three hallucination detection tools: Weights & Biases (W&B) Weave HallucinationFree Scorer, Arize Phoenix HallucinationEvaluator, and Comet Opik Hallucination Metric, across 100 test cases. Each tool was evaluated on accuracy, precision, recall, and latency to provide a fair comparison of their real-world performance.
57 Veri Setleri ML ve AI Modelleri İçin
Data is required to leverage or build generative AI or conversational AI solutions. You can use existing datasets available on the market or hire a data collection service. We identified 57 datasets to train and evaluate machine learning and AI models.
Newsletter AI Multiple
Una email gratuita a settimana con le ultime notizie tecnologiche B2B e approfondimenti di esperti per dare impulso alla tua azienda.