Hizmetler
Bize Ulaşın
Nazlı Şipi

Nazlı Şipi

Yapay Zeka Araştırmacısı
37 Makale
B2B Teknolojisinde Güncel Kalın
Nazlı, AIMultiple'da veri analistidir. Çeşitli sektörlerde veri analizi konusunda önceden deneyime sahip olup, karmaşık dataset'leri eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürme üzerine çalışmıştır.

Ayrıca benchmark ekibinin bir parçası olup, büyük dil model'leri (LLM'ler), yapay zeka ajanları ve agentic framework'lere odaklanmaktadır.

Nazlı, Denver Üniversitesi'nden İş Analitiği alanında yüksek lisans derecesine sahiptir.

Nazlı Tarafından Son Makaleler

Veri
Kıyaslama
14 Tem

En İyi 5 Amazon Yorum Kazıyıcı Karşılaştırıldı

Web veri kazıma sağlayıcılarının Amazon yorum çıkarmayı nasıl ele aldığını karşılaştırmak için, aynı Amazon ürün inceleme URL'leri setinde 5 web kazıma sağlayıcısını test ettik; tüm sağlayıcılar için toplamda 2.500 istek gönderildi. Test sürecimiz hakkında daha fazla ayrıntı için kıyaslama metodolojimizi okuyun. Amazon, inceleme kazıma kıyaslamamızda en erişilebilir platformdu. Tüm sağlayıcılar arasında en yüksek başarı oranı…

Veri
Kıyaslama
2 Tem

En İyi 4 Google Play Veri Kazıma Sağlayıcısı Karşılaştırıldı

Dört web veri kazıma sağlayıcısını Google Play ürün sayfası URL'leri üzerinden kıyasladık, toplamda 4.000 istek gönderdik. Her istek için sağlayıcının veriyi ne kadar güvenilir döndüğünü, gönderimden son yanıtın gelmesine kadar geçen süreyi ve yanıtın kaç meta veri alanı içerdiğini ölçtük. Sadece başarı oranı %90'ın üzerinde olan sağlayıcılar nihai sonuçlara dahil edildi. Qıyaslama süreci hakkında daha…

Veri
Kıyaslama
2 Tem

En İyi 6 Apple App Store Scrapers: Bright Data, SerpAPI & Zyte

6 web scraping sağlayıcısını 1.000 Apple App Store sayfasına karşı, toplam 6.000 istek için test ettik ve başarı oranını, tamamlanma süresini ve her sağlayıcının döndürdüğü metadata alanı sayısını ölçtük. Tüm sağlayıcılar %100 başarı oranı elde ettiği için, karşılaştırmamızı döndürülen metadata alanı sayısına ve uçtan uca yanıt sürelerine odakladık. Benchmark süreci hakkında detaylar için benchmark metodolojisi…

Veri
Kıyaslama
2 Tem

En İyi 5 İş İlanı Toplama API'si Karşılaştırması

5 büyük iş platformunda 5 lider web scraping sağlayıcısını toplamda 12.500 istek göndererek test ettik ve her sağlayıcının başarı oranını, tamamlanma süresini ve meta veri çıktısını ölçtük. Test süreci hakkında daha fazla bilgi için benchmark metodolojisi bölümünü okuyabilirsiniz. = destekleniyor, HTML döndürür = destekleniyor, yapılandırılmış veri döndürür = veri döndürülmedi Bright Data, iş ilanları için…

Yapay Zeka
Kıyaslama
30 Haz

Görsel Dil Modelleri ve Görüntü Tanıma Karşılaştırması

Gelişmiş Görsel Dil Modelleri (VLM'ler) geleneksel görüntü tanıma modellerinin yerini alabilir mi? Bunu öğrenmek için, üç paradigmada önde gelen 16 modeli benchmark'ladık: geleneksel CNN'ler (ResNet, EfficientNet), VLM'ler ( GPT-4.1, Gemini 2.5 gibi) ve Bulut API'leri (AWS, Google, Azure). Ortalama Hassasiyet (mAP), birincil doğruluk metriğimiz olarak kullanıldı ve gecikme süresi, maliyet ve sınıfa özgü performans analizi…

Yapay Zeka
Kıyaslama
19 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…

Veri
İçgörü
20 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. Daha fazla ayrıntı için test süreci hakkında benchmark metodolojisi bölümüne bakın. Farklı platformlar menü verisi, mağaza verisi ve ürün verisi gibi farklı veri katmanlarını ortaya çıkarır. Örneğin, yemek teslimat…