Sıla Ermut
Sıla, AIMultiple'da e-posta pazarlama ve satış videoları konularına odaklanan bir sektör analistidir.
Araştırma ilgi alanları
Sıla'nın araştırma alanları arasında e-posta pazarlama, e-ticaret pazarlama kampanyaları ve pazarlama otomasyonu yer almaktadır. Ayrıca AIMultiple'ın e-posta teslim edilebilirlik kıyaslama çalışmalarında da yer almaktadır. AIMultiple teknoloji ekibiyle iş birliği yaparak e-posta teslim edilebilirlik kıyaslama çalışmaları tasarlamakta ve yürütmektedir.Profesyonel deneyim
Sıla daha önce işe alım uzmanı olarak çalışmış ve proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında görev almıştır.Eğitim
Elinde şunlar var:- Bilkent Üniversitesi'nden Uluslararası İlişkiler alanında Lisans derecesi.
- Başkent Üniversitesi Sosyal Psikoloji Yüksek Lisans derecesi.
Sıla Tarafından Son Makaleler
AI Rollups: Finansman, Yatırımcılar ve Sektör Trendleri
We analyzed 30 investments involving over 130 investors from the past 3 years to understand the current trend for AI rollups. Based on our analysis, we identified investor activity and trends, including the number of investors backing AI rollups, the total funding raised for AI rollups, and the leading industries.
Yığın Üzerinde AI Gelirlerini Karşılaştırın
The AI market expanded rapidly across all four layers (data, compute, models, and applications). For example, NVIDIA’s data center revenue jumped from $47.5B to $115.2B in a single year; OpenAI reached about $13B in annual revenue; and Anthropic approached $7B in ARR. We tracked revenue data from over 100 AI companies.
LLM Ölçekleme Yasaları: Yapay Zeka Araştırmacılarından Analiz
Large language models predict the next token based on patterns learned from text data. The term LLM scaling laws refers to empirical regularities that link model performance to the amount of compute, training data, and model parameters used during training.
Yapay Genel Zeka/Tekillik: 9.800 Tahmin Analiz Edildi
Yapay genel zekâ (YZ), bir yapay zekâ sisteminin tüm görevlerde insan bilişsel yetenekleriyle eşleşmesidir. Mevcut tahminlere dayanarak, YZ hakkında hızlı cevaplar: YZ/tekillik gerçekleşecek mi? Çoğu yapay zekâ uzmanına göre YZ kaçınılmazdır. Tekillik/YZ ne zaman gerçekleşecek? Yapay zekâ araştırmacılarının son anketleri YZ'nin 2040'larda gerçekleşeceğini öngörüyor.
Uzaktan Kontrol Yazılımını Karşılaştırın: NinjaOne & Acronis
We tested the top 3 remote control software (also known as remote access software) to evaluate the general UI and remote control experience, their remote control quality, protocols, and unique capabilities: Strengths and weaknesses based on our observations Check out the agent deployment process before jumping into our experiences and observations on remote access.
Uzmanlardan Yapay Zeka Kaynaklı İş Kayıplarına İlişkin En Önemli 20 Tahmin
McKinsey danışmanı olarak on yıl boyunca işletmelerin yeni teknolojileri benimsemesine yardımcı oldum. Yapay zeka kaynaklı iş kayıplarına ilişkin kısa cevaplarım: Yapay zeka kaynaklı iş kaybı tahminleri Not: Grafiklerin boyutu, iş kaybı tahmininin boyutuyla ilişkilidir. Analizimizde referans alınan yüzdeler, genel iş kaybına ilişkin varsayımlardan türetilmiştir.
En İyi 4 Yapay Zeka Koruması: Weights and Biases & NVIDIA NeMo
AI security failures are expensive and increasingly common. Many incidents stem from weak governance, particularly gaps in access control, data permissions, and oversight of model usage. AI guardrails reduce this risk by setting enforceable boundaries for how AI systems access data, generate outputs, and interact with users or business workflows.
MSP Otomasyonu: Acronis, ConnectWise Automate ve Rewst
Managed service providers (MSPs) handle a constant operational load, including ticket management, patch management, onboarding, alert monitoring, billing reconciliation, and documentation updates. These are necessary but time-intensive tasks.
Metin-Resim Üreticileri: Nano Banana Pro & GPT Image 1.5
We compared the top 6 text-to-image models across 15 prompts to evaluate visual generation capabilities in terms of temporal consistency, physical realism, text and symbol recognition, human activity understanding, and complex multi-object scene coherence: Text-to-image generators benchmark results Review our benchmark methodology to understand how these results are calculated and see output examples.
Öneri Sistemleri: Uygulamalar ve Örnekler
We examined the main types of recommendation systems, key concepts, and real-world applications, and benchmarked LightFM, Cornac BPR, and TensorFlow Recommenders using AUC, Precision@10, and Recall@10. Best Python libraries for recommendation systems These libraries implement machine learning algorithms to process training data and generate personalized recommendations using collaborative or content-based filtering techniques.
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.