Hizmetler
Bize Ulaşın
Nazlı Şipi

Nazlı Şipi

Yapay Zeka Araştırmacısı
30 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

VeriMay 14

Indeed'in En İyi 5 Web Kazıyıcısı

Indeed, öncelikle iş ilanı yayınlama ve başvuru takibi için API'ler sunmaktadır; ancak, büyük ölçekli iş verilerine ulaşmak genellikle güçlü bir Indeed web kazıma hizmeti gerektirir. Birçok şirket, kamuya açık ilanlardan iş unvanları, maaş verileri, şirket bilgileri ve iş tanımlarını toplamak için Indeed iş kazıyıcılarını kullanmaktadır.

VeriMay 14

En İyi Glassdoor Veri Kazıyıcıları: Bright Data, Oxylabs ve Decodo

Farklı araçların Glassdoor'un CAPTCHA'larını, giriş katmanlarını ve sık sık değişen düzenini ne kadar iyi ele aldığını karşılaştırmak için, 2.500 istek üzerinden 5 önde gelen web veri kazıyıcısını test ettik ve her sağlayıcının başarı oranını, tamamlama süresini ve meta veri kapsamını izledik. Glassdoor kazıma kıyaslama sonuçları Test sürecimiz hakkında daha fazla bilgi için kıyaslama metodolojimizi okuyabilirsiniz.

VeriMay 14

En İyi 5 İş İlanı Veri Çekme API'sinin Karşılaştırması

5 büyük iş platformunda 5 önde gelen web kazıma sağlayıcısını toplam 12.500 istek çalıştırarak kıyasladık ve ardından her sağlayıcının başarı oranını, tamamlama süresini ve meta veri çıktısını ölçtük. İş ilanı kazıyıcıları kıyaslaması Test süreci hakkında daha fazla bilgi için kıyaslama metodolojisi bölümünü okuyabilirsiniz.

VeriMay 7

Python Kullanarak (API Kullanmadan) Ücretsiz Olarak Yorumları Nasıl Kazıyabilirsiniz?

Python kullanarak Play, Yelp ve Trustpilot'tan yorumları topladık. Her platform farklı bir yöntem gerektirdi: Python ve Selenium ile Play Yorumlarını Nasıl Toplarsınız Adım 1: Algılama Önleme Kurulumu Play, spam önleme korumalarını genişletmeye devam ediyor.

Yapay Zeka AjanıMay 7

Çoklu Ajan Çerçeveleri Kıyaslaması: Zorluklar ve Güçlü Yönler

Çoklu ajan sistemleri, karmaşık görevleri çözmek için birlikte çalışan uzmanlaşmış ajanlar kullanır. Temel zorluk şudur: Daha fazla ajan ve araç eklendikçe performans düşer mi, yoksa orkestrasyon mekanizmaları artan karmaşıklığı verimli bir şekilde yönetebilir mi? Üç görevle 750 çalıştırma üzerinden 5 ajan tabanlı çerçeveyi kıyasladık. Hangisinin daha iyi performans gösterdiğini belirlemek için gecikmeyi, belirteç tüketimini ve orkestrasyon yükünü ölçtük.

VeriMay 7

En İyi 6 Gayrimenkul Kazıyıcısı: Bright Data, Apify ve Oxylabs

Beş büyük emlak alanında altı web kazıma sağlayıcısını karşılaştırdık ve her sağlayıcı üzerinden 1.500 emlak ilanı URL'si çalıştırarak toplam 9.000 istek gerçekleştirdik. Emlak kazıma karşılaştırma sonuçları. Test süreci hakkında daha fazla bilgi için metodoloji bölümüne bakın. Sağlayıcı tarafından kapsanan alan adı Apify, Realtor, Rightmove, için özel aktörler sunmamaktadır.

VeriNis 29

Craigslist'ten Veri Çekme: En İyi Craigslist Veri Çekme Araçları

Craigslist, ilanları şehir ve kategoriye göre düzenler ve ilanların süresi sık sık sona erer. Site, otomatik veri çekmeyi kısıtladığı için etkili bir veri çekme aracı, sayfalama yönetimini sağlamalı, tekrarları ortadan kaldırmalı ve bot karşıtı önlemleri ele almalıdır. Birçok veri çekme aracı sağlayıcısı, yapay zeka ajanlarından veri çekme görevlerini çalıştırmayı kolaylaştıran MCP (Model Bağlam Protokolü) bağlantılarını sunmaya başladı.

VeriNis 28

En İyi Zillow Veri Çekme API'lerinin Karşılaştırılması: Performans İncelemesi

En iyi beş web kazıma sağlayıcısını, önde gelen emlak alanlarından biri olan Zillow'da, tüm sağlayıcılar genelinde 1.250'den fazla kazıma isteği çalıştırarak karşılaştırdık. Her sağlayıcıya aynı emlak listeleme URL'leri seti gönderildi ve tamamlanma süresi, başarı oranı ve listeleme başına döndürülen yapılandırılmış veri alanı sayısı açısından değerlendirildi.

Yapay zekaNis 24

Görsel Dil Modellerinin Görüntü Tanıma ile Karşılaştırılması

Gelişmiş Görsel Dil Modelleri (VLM'ler) geleneksel görüntü tanıma modellerinin yerini alabilir mi? Bunu öğrenmek için, üç paradigmada 16 önde gelen modeli karşılaştırmalı olarak test ettik: geleneksel CNN'ler (ResNet, EfficientNet), VLM'ler (örneğin GPT-4.1, Gemini 2.5) ve Bulut API'leri (AWS, Google, Azure).

VeriNis 10

Web Tarayıcı Performans Testi: İndekslemeden Aracılığa Intelligence

Üç farklı zorluk seviyesindeki (amazon.com, entrepreneur.com, theregister.com) üç farklı alan adında, üç farklı maksimum derinlik seviyesinde (5, 10, 20) ve 1.000 sayfa sınırında dört tarama API'sini karşılaştırdık. Ölçümlerimiz tarama kapsamı, yürütme süresi, bağlantı keşfi, Markdown bağlantı kalitesi ve başlık çıkarma doğruluğunu kapsıyordu. Eğer amacınız: Web tarayıcıları karşılaştırması yapmaksa, karşılaştırma metodolojimizi okuyabilirsiniz.