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Nazlı Şipi

Nazlı Şipi

Pesquisadora de IA
37 Artigos
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Nazlı é analista de dados na AIMultiple. Ela tem experiência anterior em análise de dados em vários setores, onde trabalhou na transformação de datasets complexos em insights acionáveis.

Ela também faz parte da equipe de benchmark, com foco em grandes modelos de linguagem (LLMs), agentes de IA e frameworks de agentes.

Nazlı possui mestrado em Business Analytics pela University of Denver.

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Top 5 Scrapers de Avaliações da Amazon Comparados

Para comparar como os provedores de web scraping lidam com a extração de avaliações da Amazon, testamos 5 provedores de web scraping no mesmo conjunto de URLs de avaliações de produtos da Amazon, totalizando 2.500 solicitações entre todos os provedores. Leia nossa metodologia do benchmark para mais detalhes sobre nosso processo de teste. A Amazon…

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Principais 4 Google Play Scraping Providers Comparados

Avaliamos quatro web scraping provedores em URLs de páginas de produtos do Google Play, enviando 4.000 solicitações no total. Para cada solicitação, medimos quão confiavelmente o provedor retornou dados, quanto tempo levou da submissão à resposta final e quantos campos de metadados a resposta continha. Apenas provedores com taxa de sucesso acima de 90% foram…

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2 Jul

Os 6 principais raspadores da Apple App Store: Bright Data, SerpAPI & Zyte

Testamos 6 provedores de web scraping em 1.000 páginas da Apple App Store, totalizando 6.000 solicitações, e medimos taxa de sucesso, tempo de conclusão e o número de campos de metadados retornados por cada provedor. Como todos os provedores alcançaram taxa de sucesso de 100%, concentramos nossa comparação no número de campos de metadados retornados…

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Avaliamos 5 provedores líderes de raspagem de dados da web em 5 grandes plataformas de emprego executando 12.500 solicitações no total, depois medimos a taxa de sucesso de cada provedor, o tempo de conclusão e a saída de metadados. Você pode ler a seção de metodologia do benchmark para mais detalhes sobre o processo de…

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Modelos de Linguagem de Visão (VLMs) avançados podem substituir os modelos tradicionais de reconhecimento de imagens? Para descobrir, comparamos 16 modelos líderes em três paradigmas: CNNs tradicionais (ResNet, EfficientNet), VLMs (como GPT-4.1, Gemini 2.5) e APIs de nuvem (AWS, Google, Azure). A Precisão Média (mAP) serviu como nossa principal métrica de acurácia, complementada por análises…

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Principais 6 Web Scrapers de Entrega de Alimentos: Benchmark e Casos de Uso

Realizamos um benchmark de 6 provedores de web scraping para ver como eles lidam com a extração de dados de entrega de alimentos, enviando 12.000 solicitações no total nas principais 4 plataformas de entrega de alimentos, e medimos a taxa de sucesso, o tempo de conclusão e a cobertura de metadados. Veja a seção metodologia…