Hizmetler
Bize Ulaşın
Sıla Ermut

Sıla Ermut

Endüstri Analisti
66 Makale
B2B Teknolojisinde Güncel Kalın

Sıla, AIMultiple'da yapay zeka model'leri, yapay zeka altyapısı, yapay zeka yönetişimi ve yapay zekanın kurumsal uygulamalarını kapsayan bir endüstri analistidir.

Araştırma ilgi alanları

Sıla'nın araştırmaları yapay zekanın pazarlama, sağlık hizmetleri, tedarik zincirleri ve sürdürülebilirlik alanlarındaki kullanımına odaklanmaktadır. Ayrıca yapay zeka değerlendirmesi, yönetişimi, etiği ve benimsenmesi konularını da ele almaktadır.

Çalışmaları, yapay zeka teknolojilerini araştırmayı ve karşılaştırmayı, bunların iş uygulamalarını analiz etmeyi ve AIMultiple'ın teknoloji benchmark'larına katkıda bulunmayı içermektedir.

Profesyonel deneyim

Sıla daha önce işe alım uzmanı olarak çalışmış ve proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında görev almıştır.

Eğitim

Sahip olduğu dereceler:
  • Bilkent Üniversitesi'nden Uluslararası İlişkiler alanında Lisans derecesi.
  • Başkent Üniversitesi'nden Sosyal Psikoloji alanında Yüksek Lisans derecesi.

Yüksek lisans tezi, yapay zeka ile ilgili etik ve psikolojik kaygılara odaklanmıştır. Tezi, farklı yapay zeka kullanım seviyelerinde yapay zekaya maruz kalma, yapay zekaya yönelik tutumlar ve varoluşsal kaygılar arasındaki ilişkiyi incelemiştir.

Sıla Tarafından Son Makaleler

Yapay Zeka
İçgörü
11 Ağu

YZ Başarısızlığı: 10 Temel Neden ve Gerçek Hayat Örnekleri

Otomobil kazası, önyargılı bir algoritma veya bir müşteri hizmetleri chatbot'unda yaşanan bir arıza olsun, dağıtılan YZ sistemlerindeki başarısızlıklar ciddi sonuçlar doğurabilir ve önemli etik ve toplumsal sorular gündeme getirebilir. Temel sorunları belirleyerek ve ele alarak, şirketler YZ ile ilişkili riskleri azaltabilir ve YZ'nın sorumlu YZ en iyi uygulamaları doğrultusunda güvenli ve etik bir şekilde kullanılmasını…

Yapay Zeka
İçgörü
10 Ağu

Dünya Temel Modelleri: 10 Kullanım Alanı

Fiziksel dünyada robotları ve otonom araçları (AV'leri) eğitmek maliyetli, zaman alıcı ve riskli olabilir. Dünya Temel Modelleri, gerçek dünya ortamlarının gerçekçi simülasyonlarını sağlayarak ölçeklenebilir bir alternatif sunar. Bu modeller, fiziksel teste olan bağımlılığı azaltarak robotik, AV ve diğer alanlarda geliştirme ve dağıtımı hızlandırır. Dünya Temel Modelleri'nin nasıl çalıştığını, gerçek hayattaki kullanım alanlarını ve sundukları somut…

Yapay Zeka
Kıyaslama
9 Ağu

YZ Halüsinasyon Tespit Araçları: W&B Weave & Comet

100 test senaryosu üzerinde üç halüsinasyon tespit aracını kıyasladık: Weights & Biases (W&B) Weave HallucinationFree Puanlayıcı, Arize Phoenix HallucinationEvaluator ve Comet Opik Halüsinasyon Metriği. Her araç doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve gecikme açısından değerlendirildi. Gerçeklere dayalı Soru-Cevap senaryolarından alınan 100 yanıtı (50 doğru, 50 halüsinasyonlu) kaynak bağlamlarına göre test ettik. Test süreci hakkında daha fazla ayrıntı…

Kurumsal Yazılım
İçgörü
7 Ağu

Yapay Zeka Enerji Tüketimi İstatistikleri

Yakın tarihli bir tahmin, yapay zekanın 2028 yılına kadar veri merkezi elektriğinin yarısından fazlasını kullanacağını öngörüyor.1Üretken yapay zeka gibi yoğun hesaplama gerektiren iş yükleri genişledikçe, toplam elektrik talebinin de artması bekleniyor. Yapay zeka enerji tüketimi verimlilik eğilimlerini, politika yanıtlarını ve en iyi uygulamaları belirlemek için IEA, MIT ve büyük bulut sağlayıcılarından gelen verileri inceledik. Yukarıdaki…

Yapay Zeka
İçgörü
6 Ağu

Yapay Zeka Gelirlerini Katmanlar Arasında Karşılaştırın

Yapay zeka pazarı dört katmanın tamamında (veri, hesaplama, modeller ve uygulamalar) hızla büyüdü. Örneğin, NVIDIA'nın veri merkezi geliri tek bir mali yılda (MY2024'ten MY2025'e, Ocak 2024 ve Ocak 2025'te sona eren) $47.5B'den $115.2B'ye yükseldi. 80'den fazla yapay zeka şirketinin gelir verilerini takip ettik. 2023'ten 2025'e kadar hesaplama, veri, modeller ve uygulamalar katmanlarında gelirlerin nasıl değiştiğini…

Yapay Zeka
Kıyaslama
4 Ağu

İlişkisel Temel Modelleri Karşılaştırma

Semantik-sayısal spektrumu, küçük/yüksek semantik tabloları, karma iş dataset'lerini ve büyük düşük semantik sayısal dataset'leri kapsayan 17 tablo dataset'i üzerinde SAP-RPT-1-OSS'i gradyan boosting'e (LightGBM, CatBoost) karşı benchmark ettik. Amacımız, ilişkisel bir LLM'in önceden eğitilmiş semantik ön bilgilerinin geleneksel ağaç modellerine göre nerede avantaj sağlayabileceğini ve ölçek veya düşük semantik yapı altında nerede zorluklarla karşılaştığını ölçmektir. Aşağıda,…

Yapay Zeka
Kıyaslama
4 Ağu

Çok Modlu Yapay Zeka Modellerini Görsel Muhakeme Konusunda Karşılaştırın

Önde gelen 15 çok modlu yapay zeka modelini 200 görsel tabanlı soru kullanarak görsel muhakeme konusunda kıyasladık. Değerlendirme iki parkurdan oluşuyordu: veri görselleştirme yorumlamasını test eden 100 grafik anlama sorusu ve örüntü tanıma ile uzamsal muhakemeyi değerlendiren 100 görsel mantık sorusu. Tutarlı ve güvenilir sonuçlar sağlamak için her soru 5 kez çalıştırıldı. Test prosedürlerimizi öğrenmek…

Yapay Zeka
Kıyaslama
4 Ağu

Kitle Simülasyonu: LLM'ler İnsan Davranışını Tahmin Edebilir mi?

Pazarlamada, LLM'lerin insan davranışını ne kadar doğru tahmin ettiğini değerlendirmek; kitle ihtiyaçlarını öngörme ve yanlış hizalama, etkisiz iletişim veya istenmeyen etki gibi riskleri tanıma konusundaki etkinliklerini değerlendirmek için kritik önem taşır. Kitle simülasyonu, LLM'lerle birlikte sanal kitlelerin modellenmesini sağlayarak kuruluşların maliyetli anketlere veya odak gruplarına başvurmadan içeriklere veya ürünlere verilecek tepkileri öngörmelerine yardımcı olur. Yapay…

Kurumsal Yazılım
Özellik Karşılaştırması
3 Ağu

AutoSys: Temel Özellikler ve Kullanıcı Görüşleri

Broadcom'un AutoSys ürününe olan ilgi azalıyor (Kaynak: Google Trends) ve çoğu diğer iş yükü otomasyon aracına kıyasla inceleme platformlarında daha düşük ortalama puana sahiptir. Bu durum kısmen şu nedenlerle açıklanabilir: Daha fazla bilgi için AutoSys’in yetenekleri, kullanıcı değerlendirmeleri ve görünümüne göz atın: AutoSys orijinal olarak CA Technologies tarafından geliştirilmiş ve 2018 yılında Broadcom tarafından satın…

Otonom Yapay Zeka
Açık Dünya Değerlendirmesi
3 Ağu

15 Pazarlamada Yapay Zeka Ajanı: Araçlar ve Örnekler

Araştırmalar, üretken yapay zeka kullanan kuruluşların %50'sinin agentic YZ pilot programları başlatmayı planladığını gösteriyor.1Pazarlamadaki yapay zeka ajanları, akıl yürütebilen, karar verebilen ve minimum insan gözetimi ile hareket edebilen sistemler sunar. Bu akıllı ajanlar, müşteri verilerini analiz eder, eyleme dönüştürülebilir içgörüler oluşturur ve kampanyaları birden çok platformda gerçek zamanlı olarak koordine eder. Pazarlamadaki en iyi 15…