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
Büyük Görüş Modellerini Karşılaştırın: GPT-4o vs YOLOv8n
Büyük görüntü işleme modelleri (LVM'ler), kusur tespiti, tıbbi teşhis ve çevresel izleme gibi görsel görevleri otomatikleştirebilir ve iyileştirebilir. Üç nesne algılama modelini (YOLOv8n, DETR ve GPT-4o Vision) her biri 1.000 görüntü üzerinde karşılaştırdık ve mAP@0.5, çıkarım hızı, FLOP'lar ve parametre sayısı gibi ölçütleri değerlendirdik.
En İyi 20 Sürdürülebilirlik Yapay Zeka Uygulaması ve Örneği
PwC'ye göre, GenAI operasyonel verimliliği artırabilir ve bu da dolaylı olarak iş süreçlerindeki karbon ayak izini azaltabilir. Şirketler, lojistik optimizasyonu, talep tahmini ve atık azaltma gibi alanlara üretken yapay zekayı uygulayarak, yapay zeka sistemlerinin ötesinde operasyonları genelinde emisyonları azaltabilirler.
Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Modelleri için 57 Veri Kümesi
Üretken yapay zeka veya konuşma tabanlı yapay zeka çözümlerini kullanmak veya geliştirmek için verilere ihtiyaç duyulmaktadır. Piyasada bulunan mevcut veri kümelerini kullanabilir veya bir veri toplama hizmeti kiralayabilirsiniz. Makine öğrenimi ve yapay zeka modellerini eğitmek ve değerlendirmek için 57 veri kümesi belirledik.
LLM Gözlemlenebilirlik Araçları: Ağırlıklar ve Sapmalar, Langsmith
LLM tabanlı uygulamalar giderek daha yetenekli ve karmaşık hale geliyor, bu da davranışlarının yorumlanmasını zorlaştırıyor. Her model çıktısı, doğrudan incelenemeyen istemlerden, araç etkileşimlerinden, alma adımlarından ve olasılıksal akıl yürütmeden kaynaklanır. LLM gözlemlenebilirliği, modellerin gerçek dünya koşullarında nasıl çalıştığına dair sürekli görünürlük sağlayarak bu zorluğun üstesinden gelir.
En İyi 20 E-posta Sunucu Yazılımı: Özellikler ve Fiyatlandırma
E-posta sunucuları için iki ana kullanım alanı vardır. Eğer şunları arıyorsanız: En İyi 15 işlem e-posta sağlayıcısı Sıralama: Liste, sağlayıcıları sıralar; sponsorlu girişler ilgili bağlantılarıyla birlikte ilk sırada gösterilir. Sponsorlu olmayan tüm sağlayıcılar, G2 ve Capterra'dan toplanan toplam B2B kullanıcı yorumu sayısına göre sıralanmıştır.
Lojistik Alanında Yapay Zekanın En İyi 15 Kullanım Örneği ve Durumu
Süregelen verimsizlikler, artan işletme maliyetleri ve devam eden tedarik zinciri aksamaları, küresel ölçekte lojistik işlevlerini zorlamaya devam ediyor. Bu baskılar, geleneksel sistemleri zorluyor, hizmet güvenilirliğini azaltıyor ve kuruluşların ölçeklenebilirlik yeteneklerini sınırlıyor. Buna karşılık, şirketler uçtan uca görünürlüğü artırmak, dayanıklılığı güçlendirmek ve temel işlevleri optimize etmek için giderek daha fazla yapay zekaya yöneliyor.
İş Verimliliğini Artırmak İçin En İyi 5 Yapay Zeka Hizmeti
Yapay zekâ kullanımı hızla artıyor. Şirketlerin yaklaşık %98'i yapay zekâ ile denemeler yapıyor; bu da yapay zekânın artan erişilebilirliğini ve operasyonları iyileştirme potansiyelini yansıtıyor. Ancak yalnızca %26'sı denemelerin ötesine geçerek ölçülebilir iş değeri elde etti; bu da birçok şirketin yapay zekâyı etkili bir şekilde ölçeklendirmek için gereken yetenekleri hala geliştirdiğini gösteriyor.
En İyi 9 Yapay Zeka Altyapı Şirketi ve Uygulaması
Birçok kuruluş yapay zekaya büyük yatırımlar yapıyor, ancak projelerin çoğu ölçeklenebilirlik konusunda başarısız oluyor. Yapay zeka kavram kanıtlarının yalnızca %10-20'si tam olarak kullanıma geçiyor. Bunun temel nedenlerinden biri, mevcut sistemlerin büyük veri kümelerinin, gerçek zamanlı işlemenin veya karmaşık makine öğrenimi modellerinin taleplerini karşılayacak şekilde donatılmamış olmasıdır.
Yapay Zeka Gelirlerini Tüm Alanlarda Karşılaştırın
Yapay zekâ pazarı dört katmanın (veri, işlem gücü, modeller ve uygulamalar) tamamında hızla genişledi. Örneğin, NVIDIA'un veri merkezi geliri tek bir yılda 47,5 milyar dolardan 115,2 milyar dolara yükseldi; OpenAI yıllık gelirini yaklaşık 13 milyar dolara çıkardı; ve Anthropic yıllık yinelenen gelirini (ARR) 7 milyar dolara yaklaştırdı. 100'den fazla yapay zekâ şirketinin gelir verilerini takip ettik.
Blockzincir Önemli Sektörlerdeki Vaka Çalışmaları
Son tahminlere göre, blockchain pazarı 2032 yılına kadar 943 milyar ABD dolarına ulaşacak ve yıllık bileşik büyüme oranı (CAGR) %56 olacak. Potansiyel çok büyük olsa da, yöneticiler sektörler genelinde blockchain çözümlerinin farklı olgunluk seviyeleri nedeniyle belirsizlikle karşı karşıya kalıyor.
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.