Sena Sezer
Araştırma alanları
Sena’nın araştırmaları, gelişmekte olan yapay zeka mimarilerine ve kurumsal yapay zeka altyapısına, özellikle şu alanlara odaklanmaktadır:
Ajan tabanlı web mimarileri
Yapay zeka bellek sistemleri
MCP
Chatbots ve ChatGPT
Çok faktörlü kimlik doğrulama (MFA)
Çalışmaları, otonom yapay zeka ajanlarının web ortamlarıyla nasıl etkileşime girdiğini, bellek katmanlarının bağlamsal akıl yürütmeyi nasıl geliştirdiğini ve yapay zeka sistemlerinin kurumsal ortamlarda güvenli biçimde nasıl dağıtılıp yönetilebileceğini araştırmaktadır. Özellikle yapay zeka orkestrasyonu, sistem kontrolü ve güvenlik çerçevelerinin kesişimiyle ilgilenmektedir.
Sena, AIMultiple benchmark ekibinin bir parçasıdır. En iyi MFT yazılım sağlayıcılarını içeren bir MFT, IGA benchmark'ı oluşturmak üzere AIMultiple teknik ekibiyle çalışmaktadır.
Profesyonel deneyim
Sena, e-ticarette teknik pazarlamacı olarak 3 yılı aşkın deneyime sahiptir; burada 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 deneyimine sahiptir; teknik uygulamayı kullanıcı odaklı düşünceyle birleştirmektedir. Çapraz işlevsel geçmişi, teknik analizi iş etkisiyle etkili biçimde buluşturmasını sağlar.
Eğitim
Sena Tarafından Son Makaleler
GPT-5: Özellikler, Benchmarks, Fiyatlandırma ve Karşılaştırma
OpenAI, 9 Temmuz 2026'da GPT-5.6 model ailesini piyasaya sürdü. Aile, karmaşık akıl yürütme ve profesyonel iş akışları için GPT-5.6 Sol, dengeli bir seçenek olarak GPT-5.6 Terra ve daha hızlı, maliyet hassasiyeti olan iş yükleri için GPT-5.6 Luna modellerini içerir. Teknik özelliklerini, yayınlanmış benchmark sonuçlarını, fiyatlandırmasını, kullanılabilirliğini ve önceki GPT modellerinden farklarını inceliyoruz. Üç GPT-5.6 modeli…
En İyi 50 Derin Öğrenme Kullanım Örneği ve Vaka Çalışmaları
Derin öğrenme, verilerden öğrenmek için yapay sinir ağlarını kullanır. Büyük, yüksek kaliteli veri setleri üzerinde eğitildiğinde yüksek doğruluk sağlar; bu da bol miktarda veri olduğunda ve doğru tahminlere ihtiyaç duyulduğunda değerli kılar. Aşağıda, endüstriler ve işlevler genelinde gerçek derin öğrenme uygulamaları ve somut örnekler yer almaktadır. Derin öğrenme modelleri, yapılandırılmış verileri, görüntüleri, metni ve sesi…
Çalışanlar ve Müşteriler için En İyi Appen Alternatifleri
En iyi Appen alternatiflerini Trustpilot'taki çalışan değerlendirme puanlarını, kitle büyüklüğünü, ödeme planlarını ve halka açık şirket verilerini karşılaştırarak analiz ettik. Alternatifler, Appen'den ne beklediğinize bağlı olarak önemli ölçüde farklılık gösterir. Role göre göz atın: * Veriler öncelikle çalışan değerlendirmelerinden oluştuğu için Trustpilot'tan alınmıştır. ** Veriler çalışan değerlendirmelerinden derlenmiştir. Bazı durumlarda çalışanlar ödeme gecikmeleri bildirmiştir. LXT,…
En İyi 3 Prolific Alternatifi
Prolific'in en iyi alternatiflerini; katılımcı puanlarını, kitle büyüklüğünü, ödeme koşullarını ve doğrulanmış platform verilerini karşılaştırarak inceledik. Doğru alternatif; görev arayan bir çalışan mı yoksa veri arayan bir araştırma alıcısı mı olduğunuza bağlıdır ve dengeler bu iki grup arasında önemli ölçüde farklılık gösterir. Bu bölüm, Prolific alternatiflerini katılımcıları veya çalışanları için yararlı kriterlere göre karşılaştırır. *…
Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi için En İyi 6 Veri Toplama Yöntemi
Bazı şirketler yapay zeka veri toplama hizmetlerine güvenirken, diğerleri verilerini scraping araçları veya diğer yöntemlerle toplar. Yapay zeka projelerinizi doğru verilerle beslemek için en iyi 6 yapay zeka veri toplama yöntemini ve tekniğini görün: Veri kitle kaynak kullanımı, veri toplama görevlerini halka atamayı, talimatlar sağlamayı ve paylaşım için bir platform oluşturmayı içerir. İşletmeler ayrıca kitle…
20+ Yapay Zeka Ajan Oluşturucuları: Microsoft, CrewAI, LangGraph ve Daha Fazlası
Dokümantasyonu inceledikten ve bu yapay zeka ajan oluşturucularını test etmek için birkaç saat harcadıktan sonra, en iyi açık kaynaklı framework'ler ile düşük kodlu/kodsuz platformların bir listesini derledik. Yapay zeka ajan oluşturucu kullanım örneklerini göstermek için, CrewAI ile bir ürün uzmanı ajan oluşturma hakkında bir eğitim hazırladık. Önceden oluşturulmuş araçlara sahip düşük kodlu/kodsuz platformlar, kurumsal iş…
MySQL İzleme: SolarWinds vs New Relic vs Datadog
MySQL çalıştıran temiz bir sistemde üç veritabanı izleme platformu kurduk ve bunların veritabanı izlemeyi sıfırdan nasıl ele aldıklarını gördük. Şunları inceledik: Kurulum kolaylığı, onboarding deneyimi, ajan kaynak tüketimi, metrik ölçümünde doğruluk ve gerçek dünya veritabanı iş yükleri altında sorunlar ortaya çıktığında uyarı sistemlerinin bildirimlerinin etkinliği. Eksiksiz MySQL test metodolojimizi ve sonuçlarını görün. SolarWinds, yavaş sorguları,…
En İyi 15+ Açık Kaynak Olay Müdahale Araçları
Kategorilerine ve GitHub yıldızlarına göre, güvenlik ihlallerini tespit etmeyi ve çözmeyi otomatikleştirmenize yardımcı olacak önde gelen açık kaynak olay müdahale araçları aşağıdadır. Olay müdahale araçlarının ve salt olay müdahale araçlarının açıklamasına bakın. Kategorilerin açıklamasına bakın. Araç seçim kriterleri: Graylog, makine tarafından üretilen verileri toplamak, analiz etmek ve uyarı üretmek için kullanılan bir SIEM ve günlük…
Sentetik Kullanıcılar Açıklandı: En İyi 7 Yapay Zeka Kullanıcı Araştırma Aracı
10+ yapay zeka araştırma platformunu değerlendirdikten ve bağımsız doğrulama çalışmalarını inceledikten sonra, sentetik kullanıcıların hipotez üretimi ve erken aşama testleri için en iyi sonucu verdiğini, nihai tasarım kararları için uygun olmadığını gördük. Viewpoints.ai, gerçek katılımcı toplamadan pazar araştırması anketlerini, konseptleri ve reklam yaratıcılığını test etmek için sentetik tüketici panelleri oluşturur. Ne yapar: Öne çıkan özellikler:…
En İyi Güvenlik Açığı Yönetimi Araçları
Dört önde gelen güvenlik açığı yönetimi aracını 11 boyutta kıyasladık. Sonuçlar, “güvenlik açığı yönetimi”nin dört farklı tedarikçi için dört farklı anlama geldiği bir pazarı ortaya koyuyor. Kimi CVE odaklı tespit hatları kuruyor; kimileri yama mevcudiyetini risk için bir proxy olarak izliyor; bir tanesi taramayı açıkça üçüncü taraf araçlara devrediyor. Tespit gecikmesi: Bilinen bir açık içeren…
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.