Hizmetler
Bize Ulaşın
Cem Dilmegani

Cem Dilmegani

Baş Analist
306 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

Yapay Zeka2 Tem

En İyi 13 GAN Kullanım Alanı

GAN'lar, özellikle görüntü sentezi ve stil aktarımı olmak üzere birçok erken dönem üretken yapay zeka uygulamasına öncülük etmiş olsa da, günümüzde tüketiciye yönelik üretken yapay zeka araçlarının çoğu difüzyon tabanlı mimarilere veya akış eşleştirme ve difüzyon transformatörleri (DiT) gibi ilgili yaklaşımlara dayanır. Bununla birlikte GAN'lar, süper çözünürlük, yüz onarımı, sentetik tablo veya sağlık hizmetleri verilerinin…

Yapay Zeka Ajanı2 Tem

Yerel AI Ajanları: Goose, Observer AI, AnythingLLM

Yerel AI ajanları genellikle çevrimdışı, cihazda veya tamamen yerel olarak tanımlanır. Otonom çalışan yerel AI ajanları ekosistemini haritalamak için üç gün harcadık ve bunlar kişisel donanımlarda çalışır, dış API’lere veya bulut hizmetlerine bağımlı değildir. Analizimiz, geliştirici ajanları, otomasyon araçları ve verimlilik asistanları üzerinde yapılan uygulamalı testlere dayanarak önde gelen çözümleri üç ana alana ayırır. Yerel…

Veri2 Tem

Etik ve Uyumlu Web Verisi Ölçütü

İşletmeler web verisi operasyonlarını ölçeklendirdikçe, uyum, veri ve risk yöneticileri, ilgili etik, itibar ve yasal riskleri giderek daha fazla değerlendiriyor. 5 önde gelen web verisi toplama hizmetini 3 boyut üzerinden ölçütledik ve her bir hizmeti 20'den fazla potansiyel olarak etik dışı senaryo ile test ettik. Çalışmamız, veri toplama uygulamalarınızın etik durumunu değerlendirmenize ve etik dışı…

Yapay Zeka Ajanı2 Tem

En İyi 4 Yapay Zeka Arama Motoru Karşılaştırıldı

LLM'lerle arama, Google aramasına önemli bir alternatif haline geldi. Hangisinin en doğru sonuçları sunduğunu görmek için aşağıdaki yapay zeka arama motorlarını test ettik: Deepseek Arama Andi GPT-4o ile ChatGPT Arama Perplexity Arama Pro Test sonuçları DeepSeek, temel doğruluk veri setimizdeki verilerin %57'sini doğru bir şekilde sağlayarak bu testin lideridir. Daha gelişmiş araştırma görevleri için bir…

Kurumsal Yazılım2 Tem

IT Dokümantasyon Benchmark & İnceleme

Performanslarını, özelliklerini ve kullanılabilirliklerini değerlendirmek için önde gelen IT dokümantasyon platformlarını inceledik. Benchmark'ımız, hata kodu aramaları, PDF içerik indeksleme ve komut sözdizimi koruma dahil olmak üzere gerçek dünya senaryolarında belge oluşturma iş akışlarını, düzenleyici yeteneklerini, arama doğruluğunu ve ilişki yönetimini ölçtü. AraçTemel Özellikler & Yetenekler NinjaOne• RMM entegrasyonuna sahip en detaylı IT odaklı dashboard •…

Yapay Zeka Ajanı2 Tem

Müşteri Hizmetlerinde En İyi Yapay Zeka Ajanlarını Karşılaştırın

Yapay zeka ajanları, büyük dil modelleri (LLM'ler) tarafından güçlendirilerek müşteri sorularına doğal dilde yanıt verebilir, bağlamı yorumlayabilir ve insan benzeri yanıtlar üretebilir. Bu ajanlar, bilgi tabanları gibi kaynaklardan gelen büyük miktarda bilgiyi işleyebilir ve sentezleyebilir. Dört müşteri hizmetleri yapay zeka ajanını derledik: Tidio Lyro, Microsoft Azure AI Chatbot, IBM Watsonx Assistant ve Intercom Fin. Aşağıda…

Veri2 Tem

Web Sitelerini Yapay Zekaya Beslemek İçin Web Crawler Benchmark

Üç farklı zorluk seviyesinde alan adı üzerinde üç maksimum derinlik seviyesinde (5, 10, 20) ve 1.000 sayfa sınırıyla dört tarama API'sini karşılaştırdık; tarama kapsamını, yürütme süresini, bağlantı keşfini, markdown bağlantı kalitesini ve başlık çıkarma doğruluğunu ölçtük. Eğer amacınız: Web sayfalarını yapılandırılmış veriye dönüştürmekse, web kazıma rehberimize bakın. Tüm web sitelerini taramaksa, okumaya devam edin. Web…

Siber Güvenlik2 Tem

En İyi 15+ Açık Kaynak Olay Müdahale Araçları

Kategorilerine ve GitHub yıldızlarına dayanarak, güvenlik ihlallerini tespit etme ve çözme süreçlerinizi otomatikleştirmenize yardımcı olacak önde gelen açık kaynaklı olay müdahale araçları şunlardır. Olay müdahale araçları ve saf olay müdahale araçlarının açıklamasına bakın. Olay müdahale araçları AraçKategoriGitHub'daki yıldız sayısıGitHub katılımcı sayısı GraylogSIEM7.4k100+ WazuhSIEM, XDR11k250+ Azure Sentinel SIEM, SOAR4.6k700+ Snort3Saldırı tespit sistemi (IDS)2.6k30+ OSSECSaldırı tespit sistemi…

Yapay Zeka2 Tem

Çok Modlu Gömme Modelleri: Apple vs Meta vs OpenAI

Çok modlu gömme modelleri nesneleri tanımlamada mükemmel olsa da ilişkiler konusunda zorlanıyor. Mevcut modeller, "harita üzerindeki telefon" ile "telefon üzerindeki harita"yı ayırt etmekte zorlanıyor. Bu spesifik sınırlamayı ölçmek için MS-COCO ve Winoground üzerinde 7 önde gelen modeli karşılaştırdık. Adil bir karşılaştırma sağlamak için her modeli NVIDIA A40 donanımı ve bfloat16 hassasiyeti altında aynı koşullarda değerlendirdik.…

Yapay Zeka2 Tem

RAG Değerlendirme Araçları: Weights & Biases vs Ragas vs DeepEval

Bir RAG pipeline'ı yanlış bağlamı getirdiğinde, LLM yanlış cevabı kendinden emin bir şekilde üretir. Bağlam uygunluk skorlayıcıları birincil savunmadır. Aynı koşullar altında 1.460 soru ve 14.600'den fazla skorlanmış bağlam üzerinden beş aracı kıyasladık: aynı yargıç modeli (GPT-4o), varsayılan yapılandırmalar ve özel prompt'lar yok. Standart koşullar altında WandB, TruLens ve Ragas en iyi performans gösterenler olarak…

...34567...