Hizmetler
Bize Ulaşın
Cem Dilmegani

Cem Dilmegani

Baş Analist
342 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

VeriOca 30

Uzaktan Tarayıcılar: Yapay Zeka Ajanları için Web Altyapısının Karşılaştırılması

Yapay zekâ ajanları, veri kazıma önleme önlemleriyle engellenmeden web görevlerini otomatikleştirmek için uzaktan tarayıcılara güvenir. Bu tarayıcı altyapısının performansı, bir ajanın başarısı için kritik öneme sahiptir. Başarı oranı, hız ve özellikler açısından 8 sağlayıcıyı karşılaştırdık.

Yapay zekaOca 28

8 Yapay Zeka Kod Modeli Karşılaştırmalı Test Edildi: LMC-Eval

Yapay zekâ modelleri üzerinde gerçekleştirilen görevlerin %37'sinden fazlası bilgisayar programlama ve matematikle ilgilidir. Kodlama için doğru yapay zekâ modelini belirlemek amacıyla, en üst düzey yapay zekâ modellerini mantıksal kodlama sorularındaki performanslarını değerlendirmek için test ettiğimiz yeni bir kıyaslama aracı olan LMC-Eval'i sunuyoruz: LMC-Eval sonuçları.

Yapay zekaOca 28

OCR Performans Testi: Metin Çıkarma/Yakalama Doğruluğu

OCR doğruluğu birçok belge işleme görevi için kritik öneme sahiptir ve en gelişmiş çok modlu LLM'ler artık OCR'ye bir alternatif sunmaktadır.

Siber güvenlikOca 28

Yılında En İyi 10 Açık Kaynak Mikro Segmentasyon Aracı

Geleneksel ağ segmentasyonu mikro hizmetler için işe yaramaz. IP adresleri ve portlar, hizmetler konteynerler arasında dinamik olarak başlatılıp durdurulduğunda API iletişimini koruyamaz. Mikro hizmet mimarileri kullanan büyük işletmeler farklı bir yaklaşıma ihtiyaç duyar: hizmetlerin çalıştığı her yerde onları takip eden kimlik tabanlı segmentasyon.

VeriOca 27

En İyi Kodsuz Makine Öğrenimi Platformları: ChatGPT Alternatifleri

Veri işleme (eksik değerlerin, aykırı değerlerin ele alınması), model kurulumu ve kullanım kolaylığı, doğruluk metrikleri çıktısı, görselleştirmelerin kullanılabilirliği ve test sırasında gözlemlenen önemli sınırlamalar veya notlar gibi temel ölçütler üzerinden 4 kodsuz makine öğrenimi platformunu karşılaştırdık. Kodsuz makine öğrenimi araçları karşılaştırması Not: Puanlar, uygun olduğu yerlerde kNN ve Lojistik Regresyon genelindeki ortalama performansı temsil eder.

Yapay zekaOca 23

LLM'ler ile Fiş OCR Kıyaslaması

Milyonlarca çalışanın işleriyle ilgili giderlerini fişler aracılığıyla bildirmesi nedeniyle, fişlerden veri çıkarmak işletmeler için hayati önem taşımaktadır. Üretken yapay zeka ve büyük dil modellerindeki son gelişmelerle birlikte, veri çıkarma doğruluğu insanlarla karşılaştırılabilir bir seviyeye ulaşmıştır.

Yapay zekaOca 22

Yapay Zeka için GPU Yazılımları: 'da CUDA mı, ROCm mi?

GPU hesaplamasında ham donanım özellikleri hikayenin sadece yarısını anlatır. Gerçek dünya yapay zeka performansını ölçmek için, AMD'nın MI300X'ini NVIDIA'nin H100, H200 ve B200'üyle çoklu GPU ve yüksek eşzamanlılık senaryolarında karşılaştıran 52 farklı test gerçekleştirdik. AMD'nın MI300X'i 1.307 TFLOPS'a sahipken, NVIDIA'nin H100/H200'ü 990 TFLOPS'ta teorik olarak %32'lik bir avantaja sahip.

Yapay zekaOca 22

Fatura OCR Karşılaştırması: LLM'lerin ve OCR'lerin Çıkarma Doğruluğu

Fatura işleme, geleneksel olarak manuel veri çıkarma ve muhasebe sistemlerine giriş gerektiren, kritik ancak emek yoğun bir işletme işlemidir. Bu manuel yaklaşım zaman alıcıdır ve insan hatasına açıktır.

Yapay Zeka AjanıOca 22

Yapay Zeka Ajanları: Operatör Kullanımı mı, Tarayıcı Kullanımı mı, Yoksa Project Mariner mı?

Yapay zekâ ajanları giderek uçtan uca dijital çalışanlar olarak pazarlanıyor, ancak gerçek dünya performansı göreve, araçlara ve uygulama ortamına bağlı olarak büyük ölçüde değişebiliyor. Bu sistemlerin bugün gerçekten neler sunabileceğini anlamak için, pratik iş senaryolarında uygulamalı kıyaslama çalışmaları gerçekleştirdik.

Yapay zekaOca 22

Konuşmadan Metne Dönüştürme Performans Testi: Deepgram ve Whisper

Önde gelen konuşmadan metne (STT) sağlayıcılarını, özellikle sağlık uygulamalarına odaklanarak, karşılaştırmalı olarak değerlendirdik. Karşılaştırmalı değerlendirmemiz, hassasiyetin çok önemli olduğu tıbbi bağlamlarda transkripsiyon doğruluğunu değerlendirmek için gerçek dünya örneklerini kullandı. Konuşmadan metne karşılaştırmalı değerlendirme sonuçları: Hem kelime hata oranı (WER) hem de karakter hata oranı (CER) sonuçlarına göre, GPT-4o-transcribe, değerlendirilen tüm konuşmadan metne sistemleri arasında en yüksek transkripsiyon doğruluğunu göstermektedir.