Sıla Ermut
Sıla é analista do setor na AIMultiple, com foco em marketing por e-mail e vídeos de vendas.
Interesses de pesquisa
As áreas de pesquisa de Sıla incluem marketing por e-mail, campanhas de marketing para e-commerce e automação de marketing. Ela também faz parte da equipe de benchmark de entregabilidade de e-mail da AIMultiple. Sıla é responsável pelo design e execução de benchmarks de entregabilidade de e-mail, em colaboração com a equipe de tecnologia da AIMultiple.Experiência profissional
Anteriormente, Sıla trabalhou como recrutadora e em empresas de gestão de projetos e consultoria.Educação
Ela detém:- Bacharelado em Relações Internacionais pela Universidade Bilkent.
- Mestrado em Psicologia Social pela Universidade Başkent.
Últimos artigos de Sıla
Modelos Fundamentais de Séries Temporais: Casos de Uso e Benefícios
Os modelos fundamentais de séries temporais (TSFMs) baseiam-se em avanços em modelos fundamentais de processamento de linguagem natural e visão computacional. Utilizando arquiteturas baseadas em Transformers e dados de treinamento em larga escala, eles alcançam desempenho zero-shot e se adaptam a diversos setores, como finanças, varejo, energia e saúde.
AGI/Singularidade: 9.800 previsões analisadas
A inteligência artificial geral (IAG) ocorre quando um sistema de IA iguala as habilidades cognitivas humanas em todas as tarefas. Com base nas previsões disponíveis, algumas respostas rápidas sobre a IAG: A IAG/singularidade ocorrerá? A IAG é inevitável, segundo a maioria dos especialistas em IA. Quando ocorrerá a singularidade/IAG? Pesquisas recentes com pesquisadores de IA preveem a IAG na década de 2040.
Aprendizado Federado: 7 Casos de Uso e Exemplos
De acordo com análises recentes da McKinsey, os riscos mais prementes da adoção da IA incluem alucinações de modelos, proveniência e autenticidade de dados, não conformidade regulatória e vulnerabilidades na cadeia de suprimentos da IA. A aprendizagem federada (FL) emergiu como uma técnica fundamental para organizações que buscam mitigar esses riscos. Ela permite que os modelos aprendam com dados descentralizados, mantendo as informações sensíveis em sigilo.
As 20 principais previsões de especialistas sobre a perda de empregos na área de IA
Como consultor da McKinsey, ajudei empresas a adotar novas tecnologias por uma década. Minhas respostas rápidas sobre a perda de empregos devido à IA: Previsões de perda de empregos devido à IA. Observação: O tamanho dos gráficos está correlacionado com a magnitude da previsão de perda de empregos. As porcentagens mencionadas em nossa análise são derivadas de suposições sobre o deslocamento geral de empregos.
Sistemas de recomendação: aplicações e exemplos
Os sistemas de recomendação beneficiam tanto empresas quanto clientes, utilizando dados para personalizar experiências. Eles ajudam a impulsionar as vendas, aumentar a fidelidade do cliente e reduzir o churn, simplificando as escolhas e mantendo os usuários engajados. Avaliamos o desempenho de três bibliotecas de recomendação em Python: LightFM, Cornac BPR e TensorFlow Recommenders, utilizando o mesmo conjunto de dados de feedback implícito e etapas de pré-processamento idênticas.
Comparação de modelos de IA multimodais em raciocínio visual
Avaliamos o desempenho de 15 modelos líderes de IA multimodal em raciocínio visual usando 200 questões visuais. A avaliação consistiu em duas vertentes: 100 questões de compreensão de gráficos, testando a interpretação de visualizações de dados, e 100 questões de lógica visual, avaliando o reconhecimento de padrões e o raciocínio espacial. Cada questão foi executada 5 vezes para garantir resultados consistentes e confiáveis.
Comparação de modelos de visão de grande porte: GPT-4o vs YOLOv8n
Modelos de visão de grande escala (LVMs) podem automatizar e aprimorar tarefas visuais como detecção de defeitos, diagnóstico médico e monitoramento ambiental. Avaliamos o desempenho de três modelos de detecção de objetos: YOLOv8n, DETR e Vision, utilizando 1.000 imagens cada, medindo métricas como mAP@0.5, velocidade de inferência, FLOPs e número de parâmetros.
20 principais aplicações e exemplos de IA para a sustentabilidade
Segundo a PwC, a IA generativa pode melhorar a eficiência operacional, o que pode reduzir indiretamente a pegada de carbono nos processos de negócios. Ao aplicar IA generativa em áreas como otimização logística, previsão de demanda e redução de desperdício, as empresas podem reduzir as emissões em suas operações, indo além dos próprios sistemas de IA.
57 conjuntos de dados para modelos de aprendizado de máquina e inteligência artificial
São necessários dados para aproveitar ou criar soluções de IA generativa ou IA conversacional. Você pode usar conjuntos de dados existentes disponíveis no mercado ou contratar um serviço de coleta de dados. Identificamos 57 conjuntos de dados para treinar e avaliar modelos de aprendizado de máquina e IA.
Os 20 melhores softwares de servidor de e-mail: recursos e preços
Existem dois principais casos de uso para servidores de e-mail. Se você está procurando por: Os 15 melhores provedores de e-mail transacional. Classificação: A lista classifica os provedores, com as entradas patrocinadas exibidas primeiro, juntamente com seus respectivos links. Todos os provedores não patrocinados são listados em ordem do número total de avaliações de usuários B2B coletadas do G2 e Capterra.
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