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
İçgörü
1 Tem

Askerden Arındırılmış Bölge (DMZ): Örnekler & Mimari

Bir Askerden Arındırılmış Bölge (DMZ) ağı, bir kuruluşun genel erişime açık hizmetlerini barındıran bir alt ağdır. Genellikle Internet gibi güvenilmeyen bir ağa maruz kalan bir nokta görevi görür. DMZ'ler, ev yönlendiricilerinden kurumsal ağlara kadar çeşitli ortamlarda, genel erişime açık hizmetleri yalıtmak ve iç sistemleri korumak için kullanılır. DMZ'ler (askerden arındırılmış bölgeler), genel erişime açık hizmetleri…

Veri
İçgörü
1 Tem

Yapay Zeka Veri Kalitesi: Zorluklar & En İyi Uygulamalar

Kötü veri kalitesi, yapay zeka ve makine öğrenimi projelerinin başarılı bir şekilde uygulanmasını geciktirir. 1 Temel verinin kalitesi düşükse, en gelişmiş yapay zeka algoritmaları bile kusurlu sonuçlar üretebilir. Yapay zekada veri kalitesinin önemini, organizasyonların karşılaştığı zorlukları ve yüksek kaliteli veri sağlama için en iyi uygulamaları keşfedin: Veri kalitesi, yapay zeka için esastır; çünkü doğrudan yapay…

Veri
Açık Dünya Değerlendirmesi
1 Tem

En İyi 15+ Hizmet Olarak Veri Şirketi

Hizmet Olarak Veri (DaaS), talebe bağlı olarak, genellikle abonelikle veri sunan bir bulut modelidir. Bir işletmenin, veriyi kendisi toplamak ve depolamak zorunda kalmadan ihtiyaç duyduğu veri kümelerini satın almasına olanak tanır. En iyi hizmet olarak veri şirketlerini ve sağladıkları veri türlerini, veri analitiği gibi temel özellikleri ve DaaS modelinin avantajlarını inceleyin: Sıralama: Ürünler, en üstte…

Yapay Zeka
Kıyaslama
1 Tem

Yapay Zeka Kod İnceleme Araçları Karşılaştırması

Yapay zeka kodlama araçlarının artan kullanımıyla birlikte, kod tabanları güvenlik açıklarına daha yatkın hale geldi ve bu da etkili kod incelemelerine olan ihtiyacı artırdı. Bu sorunu ele almak için, en iyi dört yapay zeka kod inceleme aracını farklı boyutlardaki depolardan alınan 309 pull request üzerinde karşılaştıran ve performanslarını 10 geliştiricinin girdisi ile bir LLM-as-a-judge kullanarak…

Yapay Zeka
Kıyaslama
1 Tem

En İyi Yapay Zeka Kod Düzenleyicisi: Cursor vs Windsurf vs Replit

Kodlama becerisi olmadan uygulama yapmak şu anda oldukça popüler. Peki bu araçlar başarılı bir şekilde uygulama oluşturup dağıtabilir mi? 6 yapay zeka kod düzenleyicisini 10 gerçek dünya web geliştirme zorluğu üzerinde kıyasladık. Her görev backend, frontend, kimlik doğrulama, durum yönetimi gibi uygulamalar gerektiriyordu. Backend doğruluğunu, frontend davranışını ve birleşik performansı değerlendirdik ve her ajanın yürütme…

Yapay Zeka
Kıyaslama
1 Tem

Büyük Görüntü Modellerini Karşılaştırın: GPT-4o vs YOLOv8n

Büyük görüntü modelleri (LVM'ler), kusur tespiti, tıbbi teşhis ve çevresel izleme gibi görsel görevleri otomatikleştirebilir ve geliştirebilir. Her biri 1.000 görüntü üzerinden YOLOv8n, DETR ve GPT-4o Vision olmak üzere üç nesne tespit modelini test ettik; mAP@0.5, çıkarım hızı, FLOPs ve parametre sayısı gibi metrikleri ölçtük. Adil bir karşılaştırma sağlamak amacıyla tüm görüntüler 800×800 piksele yeniden…

Yapay Zeka
Kıyaslama
1 Tem

LLM Çıkarım Motorları: vLLM vs LMDeploy vs SGLang

NVIDIA H100 üzerinde 3 lider LLM çıkarım motorunu kıyasladık: vLLM, LMDeploy ve SGLang. Her motor, mimari tercihlerinin ve optimizasyon stratejilerinin gerçek performans etkisini yalıtmak için aynı iş yüklerini işledi: Llama 3.1 8B-Instruct kullanarak 1.000 ShareGPT prompt'u. İstatistiksel kararlılığı sağlamak için 10.000 toplam çıkarım işlemi (1.000 prompt × motor başına 10 çalıştırma) boyunca çevrimdışı toplu iş…

Otonom Yapay Zeka
Kıyaslama
1 Tem

Bilgisayar Kullanım Ajanları: Benchmark & Mimari

Bilgisayar kullanım ajanları gerçek masaüstlerini ve web uygulamalarını işletmeyi vaat ediyor, ancak tasarımları, sınırları ve ticari takasları genellikle belirsizdir. Çalışma şekillerini, öğrenme biçimlerini ve mimarilerinin nasıl farklılaştığını analiz ederek önde gelen sistemleri inceliyoruz. Ayrıca, 100 masaüstü ekran görüntüsü, 4 görev türü ve örnek başına 5 çalışmayı kapsayan, görsel algı kalitesini izole eden ve bileşimli bilgisayar…

Otonom Yapay Zeka
Kıyaslama
1 Tem

65 Gerçek Dünya Görevinde Test Edilen Mobil AI Ajanları

Android emülatörünü takvim yönetimi, kişi oluşturma, fotoğraf çekme, ses kaydı ve dosya işlemleri gibi uygulamalarla kullanarak dört mobil AI ajanını (DroidRun, Mobile-Agent, AutoDroid ve AppAgent) 65 gerçek dünya görevinde 3 gün boyunca kıyasladık. Gerçek dünya performans karşılaştırması, maliyetler ve çalışma süreleri dahil olmak üzere kıyaslama sonuçlarına bakın: En yüksek başarı oranı (%43) ve başarılı görev…

Yapay Zeka
Kıyaslama
1 Tem

Fatura OCR Kıyaslaması: LLM'ler ve OCR'ların Çıkarma Doğruluğu

Fatura işleme, geleneksel olarak manuel veri çıkarma ve muhasebe sistemlerine giriş gerektiren, kritik ancak emek yoğun bir iş operasyonudur. Bu manuel yaklaşım zaman alıcıdır ve insan hatasına açıktır. Otomatik alternatifleri değerlendirmek amacıyla, önde gelen belge işleme çözümlerinin ve LLM'lerin karşılaştırmalı bir analizini gerçekleştirdik: Çalışmamız, bu araçların çeşitli fatura formatlarından ve kalitelerinden veri çıkarma yeteneklerini değerlendirerek,…