Sena Sezer
Araştırma ilgi alanları
Sena'nın araştırmaları, özellikle aşağıdaki alanlarda, gelişmekte olan yapay zeka mimarileri ve kurumsal yapay zeka altyapısı üzerine odaklanmaktadır:
Aracı tabanlı web mimarileri
yapay zeka hafıza sistemleri
MCP
Sohbet botları ve ChatGPT
Çok faktörlü kimlik doğrulama (MFA)
Çalışmaları, otonom yapay zeka ajanlarının web ortamlarıyla nasıl etkileşim kurduğunu, bellek katmanlarının bağlamsal akıl yürütmeyi nasıl geliştirdiğini ve yapay zeka sistemlerinin kurumsal ortamlarda nasıl güvenli bir şekilde konuşlandırılıp yönetilebileceğini araştırıyor. Özellikle yapay zeka orkestrasyonu, sistem kontrolü ve güvenlik çerçevelerinin kesişim noktasıyla ilgileniyor.
Sena, AIMultiple kıyaslama ekibinin bir üyesidir. AIMultiple teknoloji ekibiyle birlikte, önde gelen MFT yazılım sağlayıcılarını içeren bir MFT, IGA kıyaslama ölçütü oluşturmak için çalışmaktadır.Profesyonel deneyim
Sena, e-ticaret alanında 3 yılı aşkın teknik pazarlama deneyimine sahip olup, SEO stratejisi, ürün konumlandırma ve veri odaklı içerik optimizasyonuna odaklanmıştır. Arama sıralamalarını iyileştirme, site performansını artırma ve teknik ürün özelliklerini müşteri beklentileriyle uyumlu hale getirme konusunda uygulamalı deneyime sahiptir.
Pazarlama geçmişine ek olarak, yazılım geliştirme ve web sitesi tasarımı alanlarında da deneyime sahip olup, teknik uygulamayı kullanıcı odaklı düşünceyle birleştiriyor. Çok yönlü geçmişi, teknik analizi iş etkisiyle etkili bir şekilde birleştirmesini sağlıyor.
Eğitim
Sena Tarafından Son Makaleler
MongoDB İzleme: SolarWinds vs New Relic vs Datadog
Test etmek için MongoDB 7.0 çalıştıran temiz sistemlere SolarWinds, Datadog ve New Relic kurduk. Her aracın eksiksiz kurulum sürecini gerçekleştirdik, her adımı ve engeli belgeledik. MongoDB Performans İzleme Araçları Benchmark Sonuçları PlatformKurulum SüresiSorgu ProfillemeMetrik DoğruluğuRAM KullanımıEn İyi Kullanım Alanı SolarWinds5 dk✅ %100 doğruOrta (500MB)Üretim optimizasyonu New Relic15 dk❌Düşük (%23 ile %800 hata oranları)Düşük (90MB)Temel sağlık…
En İyi 6 Açık Kaynak Günlük Analiz Aracı: Wazuh, Graylog ve Daha Fazlası
Yaklaşık 20 yıllık siber güvenlik uzmanlığına sahip, sıkı düzenlemelere tabi bir endüstride CISO olarak, birden fazla SIEM benzeri günlük analiz platformuyla çalıştım. Bunlardan en iyi 6 açık kaynak günlük analiz aracını seçtim. Bu araçları değerlendirirken, günlük toplama esnekliği, gerçek zamanlı olay tespiti, ölçeklenebilirlik ve çeşitli günlük formatlarına destek gibi temel faktellere odaklandım. AraçTemel özellikler Wazuh•…
En İyi Açık Kaynak UEBA Araçları ve Ticari Alternatifler
Temelinde, UEBA çözümleri gerçek zamanlı akışlardan veya tarihsel veri setlerinden olsun, verilerdeki kalıpları belirler. ManageEngine Log360 gibi ticari UEBA araçları, tescilli ML modellerini kapalı tutar. Bu modellere erişim sağlamak, analistlerin verilerden ilgili kalıpları çıkarmasına ve anormallik tespit süreçlerini iyileştirmesine olanak tanır. Açık kaynak UEBA araçları, kullanıcılara bu modellere tam erişim sağlayarak, daha hedefli anormallik tespiti…
Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi için En İyi 6 Veri Toplama Yöntemi
Bazı şirketler yapay zeka veri toplama hizmetlerine güvenirken, diğerleri scraping araçları veya diğer yöntemlerle verilerini toplar. Yapay zeka projelerinizi doğru verilerle beslemek için en iyi 6 yapay zeka veri toplama yöntemini ve tekniğini keşfedin: Yapay zeka veri toplama yöntemlerine genel bakış Yöntem Maliyet Ölçeklenebilirlik ÖzelleştirmeVeri Kalite Kontrolü Kitle Kaynak Kullanımı Düşük - Orta Yüksek Orta…
Otomatik Veri Toplama Araçları ve Kullanım Durumları
Otomatik veri toplama, bilgiyi verimli bir şekilde toplamak, işlemek ve analiz etmek için sistemler kullanır. Otomatik veriler çeşitli formatlarda birden fazla kaynaktan geldiğinden, farklı türleri ve kökenlerini anlamak, bunu etkili bir şekilde uygulamak için esastır. Veri toplama otomasyonu nedir? Veri toplama otomasyonu, çeşitli kaynaklardan veri toplamak, düzenlemek ve depolamak için teknoloji yazılım komut dizileri, botlar,…
En İyi 6 AS2 Yazılımı
AS2 yazılımını bütçenize ve teknik ihtiyaçlarınıza uygun şekilde bulmak biraz araştırma gerektirir. AS2 desteğinde gerçekten sonuç veren seçenekleri yönetilen dosya aktarım araçlarıyla sınırlandırdık: SatıcılarPuan*Ücretsiz DenemeÇalışan SayısıFiyat JSCAPE MFT by Redwood{{5368043->score}} {{5368043->review_count_w_label}} üzerinden değerlendirilmiştir✅{{5368043->number_of_employees}}Başlangıç fiyatı: 4.299$ Tek Seferlik {{8288262->name}}{{5779886->score}} {{5779886->review_count_w_label}} üzerinden değerlendirilmiştir✅{{5779886->number_of_employees}}Halka açık olarak paylaşılmadı {{8028476->name}}{{8028476->score}} {{8028476->review_count_w_label}} üzerinden değerlendirilmiştir❌{{8028476->number_of_employees}}Halka açık olarak paylaşılmadı {{5538470->name}}{{5538470->score}} {{5538470->review_count_w_label}} üzerinden değerlendirilmiştir❌{{5538470->number_of_employees}}Halka…
Çalışanlar ve Müşteriler için En İyi Appen Alternatifleri
Trustpilot'tan çalışan inceleme puanlarını, kitle büyüklüğünü, ödeme takvimlerini ve kamuya açık şirket verilerini karşılaştırarak en iyi Appen alternatiflerini analiz ettik. Alternatifler, Appen'den neye ihtiyacınız olduğuna bağlı olarak önemli ölçüde farklılık gösterir. Role göre göz atın: Çalışanlar veya katkıda bulunanlar. Appen'den gelen verilere güvenen müşteriler veya alıcılar. Çalışanlar için Appen alternatifleri AlternatiflerÇalışan puanları*Ödeme takvimi**Fiyatlandırma Clickworker4.4/5 (2.454…
Perakendede Üretken Yapay Zeka: 7 Kullanım Alanı & Örnekler
Perakende işletmeleri müşteri deneyimlerini ve sadakatini artırmaya çalışır. Bu, çeşitli formatlarda çekici içerik üretmeyi, etkili pazarlama çabalarını ve olağanüstü müşteri hizmetlerini gerektirir. Üretken yapay zeka ile perakendeciler, özellikle müşteri verilerini analiz ederek daha kişiselleştirilmiş deneyimler sunma yeteneklerini artırarak otomasyon yoluyla bu sorunların çoğunu çözebilir. Perakendede üretken yapay zekanın örneklerini ve faydalarını görün: Perakendede Üretken Yapay…
Büyük Dil Modellerinin Geleceği
Büyük dil modellerinin geleceğini, LLM sınırlamalarını ele alabilecek öz-eğitim, gerçeklik kontrolü ve seyrek uzmanlık gibi umut verici yaklaşımları inceleyerek keşfedin. LLM'lerin başarı oranı karşılaştırması Claude 4.5 Sonnet ve GPT-5.2, hem API mantığında hem de kullanıcı arayüzü entegrasyonunda en tutarlı sonuçlarla en yüksek genel puanlara sahipti. Gemini 3.1 Pro Preview ve GPT-5.2 Codex ise işlevsel arka…
10 SOAR Kullanım Örneği ve Gerçek Dünya İş Akışı Örnekleri
Genel SOAR kullanım örnekleri pratikte nadiren işe yarar; doğru otomasyon tamamen ortamınıza, uyarı hacimlerinize ve SOC’unuzun nasıl yapılandırıldığına bağlıdır. Aşağıdaki kullanım örnekleri belirli senaryolara göre uyarlanmıştır ve adım adım iş akışı ayrıntılarını içerir. Aşağıdaki iş akışları geleneksel SOAR modelini yansıtır; ajan tabanlı platformlar aynı vakaların çoğunu önceden tanımlanmış adımlar olmadan çalıştırır. 1. Kimlik avı tespiti…
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.