Hizmetler
Bize Ulaşın
Cem Dilmegani

Cem Dilmegani

Baş Analist
305 Makale
B2B Teknolojisinde Güncel Kalın
Cem, neredeyse on yıldır AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. Cem'in AIMultiple'daki çalışmaları, Business Insider, Forbes, Morning Brew, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılandı. [1], [2], [3], [4], [5]

Mesleki deneyim ve başarılar

Cem, kariyeri boyunca teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yaptı. On yıldan uzun bir süre boyunca McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yaptı. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınladı. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetti. Ayrıca, 2 yıl içinde 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetti. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. [6], [7]

Araştırma ilgi alanları

Cem'in çalışmaları, işletmelerin yapay zeka, ajan tabanlı yapay zeka, siber güvenlik (ağ güvenliği, uygulama güvenliği dahil) ve web verileri de dahil olmak üzere verilerdeki yeni teknolojilerden nasıl yararlanabileceğine odaklanmaktadır. Cem'in uygulamalı kurumsal yazılım deneyimi çalışmalarına katkıda bulunmaktadır. Diğer AIMultiple sektör analistleri ve teknoloji ekibi, Cem'e kıyaslama testlerinin tasarlanması, yürütülmesi ve değerlendirilmesinde destek vermektedir.

Eğitim

Cem, 2007 yılında Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği bölümünden mezun oldu. Mühendislik eğitimi sırasında, o dönemde yaygın olarak "veri madenciliği" olarak adlandırılan ve çoğu sinir ağının birkaç gizli katmana sahip olduğu bir dönemde makine öğrenmesi üzerine çalıştı. 2012 yılında Columbia İşletme Okulu'ndan MBA derecesi aldı. Cem, İngilizce ve Türkçe dillerini akıcı bir şekilde konuşmaktadır. Almanca'da ileri düzeyde, Fransızca'da ise başlangıç düzeyindedir.

Dış yayınlar

Medya, konferans ve diğer etkinlik sunumları

  • Korea24'ün yapay zekâ nedeniyle yaşanan iş kayıplarına ilişkin sorularına verilen yanıtlar, Korea24
  • Gayrimenkul ve Teknoloji , Hofstra Üniversitesi Wilbur F. Breslin Gayrimenkul Çalışmaları Merkezi ve Frank G. Zarb İşletme Okulu tarafından 2023 ve 2024 yıllarında sunulmuştur.
  • Radar AI oturumu (22 Haziran 2023): "ChatGPT ile Veri Biliminin Etkisini Artırma".
  • Atlanta'da Üretken Yapay Zeka Buluşması: Kurumsal Teknoloji için Üretken Yapay Zeka .

Kaynaklar

  1. Microsoft, IBM ve Google'ın Yapay Zeka Etiği Konusundaki Çabalarını Artırmasının Nedenleri , Business Insider.
  2. Microsoft, bizden daha akıllı yapay zekâ geliştirmek için OpenAI'ye 1 milyar dolar yatırım yapıyor , Washington Post.
  3. Yapay Zeka Liderliğini Güçlendirme: Yapay Zeka Üst Düzey Yönetici Araç Seti , Dünya Ekonomik Forumu.
  4. AB'nin Bilim, Araştırma ve İnovasyon Performansı , Avrupa Komisyonu.
  5. AB'nin 200 milyar avroluk yapay zeka yatırımı, veri merkezlerine nakit akışını artırıyor ancak çip pazarı hâlâ bir zorluk teşkil ediyor , IT Brew.
  6. TechCrunch'ın haberine göre, Hypatos belge işleme için derin öğrenme yaklaşımına yönelik 11,8 milyon dolarlık yatırım aldı .
  7. Business Insider , yapay zeka girişim şirketi Hypatos'un 11 milyon dolar yatırım almak için kullandığı sunum dosyasına özel bir bakış sundu .

Cem Tarafından Son Makaleler

Siber Güvenlik
Açık Dünya Değerlendirmesi
5 Tem

En İyi 10 Ücretsiz PAM Çözümü

Üretim ortamları için tak-çalıştır ücretsiz PAM çözümleri bulunmamaktadır. Birkaç satıcı, düşük ölçekli dağıtımlar için PAM yeteneklerine sahip ücretsiz araçlar sunmaktadır. Devolutions Hub gibi bazıları, onay iş akışları ve raporlama ile ücretli iş planlarına da sahiptir. PAM destek seviyelerine göre ücretsiz araçlara göz atın: Vault tabanlı araçlar: Güvenli kimlik bilgisi depolama için Altyapı otomasyonu ve dinamik…

Kurumsal Yazılım5 Tem

Pi Network sizi zengin eder mi? Hayır, ama saatte birkaç sent kazandırabilir

Kullanıcılar Pi Network'e zamanlarını veya paralarını yatırabilirler. Burada yazılan hiçbir şey yatırım tavsiyesi olarak değerlendirilmemelidir. PI Network'ten kurucuları dışında kimsenin önemli bir şekilde faydalanmasını beklemiyoruz çünkü: Tüm bunlara rağmen, düşen token fiyatıyla 2026'ya girerken iyimser gönderilerini beğeniyoruz: Bu, kullanıcıların Elbette. Burada kanıta dayalı bir analiz yaptık ve Pi Network'ün en azından değerli bir şey inşa…

Kurumsal Yazılım
Açık Dünya Değerlendirmesi
3 Tem

En İyi Veritabanı Performans İzleme Araçları: En İyi 5 Platform Karşılaştırıldı

Veritabanı sorunları uygulama hatalarına neden olur: Bir bellek sıçraması sunucunuzu çökertir ve yavaş bir sorgu kullanıcı isteklerini zaman aşımına uğratır. Altı veritabanı izleme platformunu analiz ettik ve bunlardan üçünü, sıfırdan kurulum yaparak, aynı iş yüklerini çalıştırarak ve kurulum ile izleme deneyiminin her adımını belgeleyerek MySQL ve MongoDB üzerinde kapsamlı bir şekilde benchmarkladık. Sonuçlar, kurulum karmaşıklığı,…

Yapay Zeka
Kıyaslama
3 Tem

Tabular Model Karşılaştırması: 19 Veri Kümesinde Performans

8 tablosal öğrenme modelini, yaklaşık 260,000 örnek içeren 19 gerçek dünya veri kümesi üzerinde karşılaştırdık; veri kümesi boyutları 435 ile 48,800 satır arasında değişiyor. Her model aynı makinede 5 katlı çapraz doğrulama ve aynı bölmelerle çalıştırıldı. Her veri kümesi, birincil metriğe göre belirlenen modeller arası birebir karşılaşmalardan oluşan bir turnuva formatındadır. Elo, model başına 483…

Kurumsal Yazılım3 Tem

Öne Çıkan AI Özellikleriyle En İyi 3 MFT Platformu

Müşteri incelemeleri, protokol desteği ve belgelenmiş AI yeteneklerine dayanarak AI MFT satıcılarını analiz ettik. Odak noktası, teknik ekiplerin ürün sayfaları, dokümantasyon ve pazar yeri listeleri üzerinden doğrulayabileceği özelliklerdir. Redwood Tarafından JSCAPE, MFT'de AI'ya SLA öncelikli bir yaklaşım benimser; tahminli SLA izlemeyi ve erken uyarı uyarılarını vurgular. Artılar Eksiler IBM Sterling MFT, anomali tespiti için İşlem…

Veri
Özellik Karşılaştırması
2 Tem

En İyi Amazon Mechanical Turk Alternatifleri

Analizimiz, AI veri toplama ve pazar araştırması için popüler bir platform olan Amazon Mechanical Turk (MTurk) kullanmanın bazı dezavantajlarını inceliyor. Ayrıca Amazon Mechanical Turk'ün en iyi alternatiflerini karşılaştırıyor. Okuyucular üç kategoriye ayrılır. En ilgili alternatifleri görmek için kendinize uygun olanı seçin: * Veriler, incelemeleri çalışanlara odaklandığı için Trustpilot gibi inceleme platformlarından toplanmıştır. MTurk çalışanları için…

Otonom Yapay Zeka
Kıyaslama
2 Tem

15 Yapay Zeka Ajanı Gözlemlenebilirlik Araçları: AgentOps & Langfuse

Yapay zeka ajanı gözlemlenebilirlik araçları, Langfuse ve Arize gibi, ayrıntılı izler (bir programın veya işlemin yürütülmesinin kaydı) toplamaya ve metrikleri gerçek zamanlı olarak izlemek için gösterge panoları sağlamaya yardımcı olur. Birçok ajan framework'ü, LangChain gibi, ajansal izleme ile metadata paylaşmak için OpenTelemetry standardını kullanır. Bunun da ötesinde, birçok gözlemlenebilirlik aracı daha fazla esneklik için özel…

Kurumsal Yazılım
Açık Dünya Değerlendirmesi
2 Tem

Mac için RPA: Mac'te Çalışabilen 12+ RPA Aracı

Çoğu RPA aracı, kurumsal masaüstlerinin çoğunluğu Windows olduğu için Windows için geliştirildi. Mac'ler ilerleme kaydetti. Artık dünya çapında masaüstü işletim sistemlerinin 15%'inden fazlasını ve ABD'de 24%'ten fazlasını oluşturuyorlar.1 Bu değişim, satıcıları macOS'u desteklemeye itti. Daha fazla bilgi için aşağıdaki bölümlere bakın: macOS üzerinde çalışan tüm premium RPA araçlarının bir listesini derledik. UiPath ve IBM, bu…

Veri
Özellik Karşılaştırması
2 Tem

En İyi Kod Olmayan ML Platformları: ChatGPT Alternatifleri

Veri işleme (eksik değerleri ve aykırı değerleri işleme), model kurulumu ve kullanım kolaylığı, doğruluk metrikleri çıktısı, görselleştirme olanakları ve test sırasında gözlemlenen önemli kısıtlamalar veya notlar gibi temel ölçütler üzerinden 4 kod olmayan makine öğrenimi platformunu karşılaştırdık. Not: Puanlar, geçerli olduğu durumlarda kNN ve Lojistik Regresyon üzerindeki ortalama performansı temsil eder. Sonuçlar veri seti karmaşıklığına…

Yapay Zeka
İçgörü
2 Tem

Yapay Zekada Önyargı: Örnekler ve 'da Düzeltmenin 6 Yolu

İşletmeler yapay zekanın kullanım alanlarındaki faydalarını gördükçe, yapay zekaya olan ilgi artıyor. Bununla birlikte, yapay zeka teknolojisiyle ilgili geçerli endişeler de mevcut: Soru formatından kaynaklanabilecek herhangi bir önyargı olup olmadığını görmek için, aynı soruları hem açık uçlu hem de çoktan seçmeli formatlarda test ettik. Açık uçlu sorular kullanıldığında modellerin önyargı gösterme eğiliminin azaldığını, ancak sıralamada…