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. Bu platformların MySQL'i nasıl izlediğini ve test ortamımız ile metodolojimizi da görebilirsiniz SolarWinds, MongoDB entegrasyonunu 5 dakikanın altında tamamladı. Solarwinds basit bir modal ile açılır: “Neyi izlemek istiyorsunuz?” veritabanı performansını…
En İyi Açık Kaynak UEBA Araçları ve Ticari Alternatifler
Temelinde, UEBA çözümleri gerçek zamanlı akışlardan veya tarihsel veri setlerinden olsun, verilerdeki kalıpları belirler. Her açık kaynak UEBA çerçevesi ve aracının dokümantasyonunu inceledikten sonra, standart SIEM benzeri yetenekler, uyarı verme, MITRE ATT&CK tehdit istihbarat çerçevesi desteği ve veri kaynaklarından API tabanlı alım sağlayan önde gelen açık kaynak davranış analizi teknolojilerini seçtim. Dahili UEBA özellikleri sunup…
YZ ve Makine Öğrenimi için En İyi 6 Veri Toplama Yöntemi
Bazı şirketler YZ veri toplama hizmetlerine güvenirken, diğerleri verilerini scraping araçları veya diğer yöntemlerle toplar. YZ projelerinizi doğru verilerle beslemek için en iyi 6 YZ veri toplama yöntemi ve tekniğini görün: Veri kitle kaynak kullanımı, halka veri toplama görevleri atamayı, talimatlar sağlamayı ve paylaşım için bir platform oluşturmayı içerir. İşletmeler ayrıca kitle kaynaklı veri toplama…
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: JSCAPE MFT Server, şifreleme, dijital imzalar ve MDN'ler (Mesaj Durum Bildirimleri) için endüstri standartlarını karşıladığı anlamına gelen Drummond sertifikası ile AS2 aktarımlarını yönetir. Platform ayrıca otomotiv ve imalat şirketlerinin yoğun olarak kullandığı…
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: * Veriler Trustpilot'tan alınmıştır, çünkü ağırlıklı olarak çalışan incelemelerinden oluşmaktadır. ** Veriler çalışan incelemelerinden toplanmıştır. Bazı durumlarda, çalışanlar ödeme gecikmeleri…
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: Üretken yapay zeka,…
Büyük Dil Modellerinin Geleceği
Büyük dil modellerinin geleceğini büyük dil modellerine bakarak, kendi kendine eğitim, olgu kontrolü ve seyrek uzmanlık gibi umut verici yaklaşımları inceleyerek LLM'lerin sınırlamalarını gidermeyi hedefleyin. LLM'lerin başarı oranı karşılaştırması Claude Sonnet 4.6, 0.748 genel puanla karşılaştırmada birinci oldu; temel ve düşünme varyantları üç ondalık basamağa kadar birbirine eşit. Claude Opus 4.8 (0.702), Opus 4.6 temel…
10 Gerçek Dünya İş Akışı Örnekleriyle SOAR Kullanım Alanları
Genel SOAR kullanım alanları pratikte nadiren geçerliliğini korur; doğru otomasyon tamamen ortamınıza, uyarı hacimlerinize ve SOC'nizin nasıl yapılandırıldığına bağlıdır. Aşağıdaki kullanım alanları belirli senaryolara göre uyarlanmıştır ve adım adım iş akışı dökümlerini içerir. Aşağıdaki iş akışları geleneksel SOAR modelini yansıtır; ajan tabanlı platformlar aynı durumların çoğunu önceden tanımlanmış adımlar olmadan çalıştırır. Analistler, yüksek hatalı pozitif…
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…
Eğitimde Üretken Yapay Zekanın En İyi 13 Kullanım Alanı
OECD Dijital Eğitim Görünümü'ne göre, ortaokul öğretmenlerinin %57'si, yapay zekanın ders planlarını oluşturmalarına veya iyileştirmelerine yardımcı olduğunu belirtmektedir.1Net bir öğretim amacı ile kullanıldığında, üretken yapay zeka teknolojileri öğrenmeyi iyileştirebilir ve eleştirel düşünme, yaratıcılık ve iş birliği gibi becerileri destekleyebilir. Üretken yapay zekanın eğitim süreçlerini nasıl geliştirebileceğini öğrenmek için en iyi 13 kullanım alanını keşfedin. Üretken…
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.