Hizmetler
Bize Ulaşın
Nazlı Şipi

Nazlı Şipi

Yapay Zeka Araştırmacısı
25 Makale
B2B Teknolojisinde Güncel Kalın
Nazlı, AIMultiple'da veri analisti olarak çalışmaktadır. Daha önce çeşitli sektörlerde veri analizi alanında deneyim kazanmış olup, karmaşık veri kümelerini eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürme üzerine çalışmıştır. Ayrıca, büyük dil modelleri (LLM'ler), yapay zeka ajanları ve ajan tabanlı çerçevelere odaklanan kıyaslama ekibinin de bir parçasıdır. Nazlı, Denver Üniversitesi'nden İş Analitiği alanında yüksek lisans derecesine sahiptir.

Nazlı Tarafından Son Makaleler

Veri29 Haz

En İyi Twitter (X) Kazıyıcılar: Karşılaştırmalı

En iyi Twitter (X) kazıyıcılarını 1000 URL üzerinde, toplam 5000 istekle karşılaştırdık. Twitter kazıma projeleriniz için doğru aracı seçmenize yardımcı olmak amacıyla en iyi performans gösterenleri aşağıda kategorilere ayırdık. Twitter (X) kazıyıcı karşılaştırması Tüm sağlayıcılar 100% başarı oranına ulaştığı için tamamlanma sürelerini karşılaştırdık. Daha fazla ayrıntı için karşılaştırma metodolojimize bakın. Twitter'dan hangi veriler kazınabilir Bir…

Veri26 Haz

Best AI Web Scraping Tools: Bright Data, Oxylabs & Apify

Sites change their layout and the fields you need from a page shift over time. These changes break manually-coded scrapers. AI scrapers can be updated with simple prompts and are able to self heal to provide consistent results. We benchmarked top AI web scraping tools across the top 10 e-commerce domains to see their performance,…

Yapay Zeka19 Haz

En İyi 9 Yapay Zeka Sağlayıcısı Karşılaştırıldı

Yapay zeka altyapısı ekosistemi hızla büyüyor; sağlayıcılar modelleri oluşturma, barındırma ve hızlandırma konusunda çeşitli yaklaşımlar sunuyor. Hepsinin amacı yapay zeka uygulamalarına güç vermek olsa da, her biri yığının farklı bir katmanına odaklanıyor. En yaygın kullanılan sağlayıcıları OpenRouter üzerinde test ettik: Cerebras, DeepInfra, Fireworks AI, Groq, Nebius ve SambaNova, GPT-OSS-120B modelini kullanarak. Her sağlayıcıyı aynı 108…

Yapay Zeka17 Haz

LLM Gözlemlenebilirlik Araçları: Weights & Biases, Langsmith

LLM-tabanlı uygulamalar daha yetenekli ve giderek karmaşık hale geliyor, bu da davranışlarını yorumlamayı zorlaştırıyor. Her model çıktısı, doğrudan incelenemeyen istemlerden, araç etkileşimlerinden, geri çağırma adımlarından ve olasılıksal çıkarımlardan kaynaklanır. LLM gözlemlenebilirliği, modellerin gerçek dünya koşullarında nasıl çalıştığına dair sürekli görünürlük sağlayarak bu sorunu ele alır. Bu sayede kuruluşlar kaliteyi izleyebilir, hataları tespit edebilir, çok adımlı…

Veri20 May

En İyi 6 Yemek Teslimat Kazıyıcı: Benchmark ve Kullanım Alanları

En iyi 4 yemek teslimat platformu arasında toplam 12.000 istek göndererek, başarı oranını, tamamlanma süresini ve meta veri kapsamını ölçmek amacıyla 6 web kazıma sağlayıcısını benchmarkladık. Yemek teslimat verisi kazıma benchmark genel sonuçları Daha fazla ayrıntı için test süreci hakkında benchmark metodolojisi bölümüne bakın. Alan adı düzeyinde yemek teslimat verisi kazıma benchmark sonuçları Yemek sipariş…