Bize Ulaşın
Sonuç bulunamadı.
Sıla Ermut

Sıla Ermut

Sektör Analisti
71 Makale
B2B Teknolojisinde Güncel Kalın

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.
Yüksek lisans tezinde yapay zekâya ilişkin etik ve psikolojik kaygılara odaklandı. Tezinde, yapay zekâya maruz kalma, yapay zekâya yönelik tutumlar ve farklı yapay zekâ kullanım düzeylerindeki varoluşsal kaygılar arasındaki ilişkiyi inceledi.

Sıla Tarafından Son Makaleler

Yapay zekaMar 11

Gerçek Hayattan Örneklerle Yapay Zeka Etik İkilemleri

Yapay zekâ işletmelerin çalışma şeklini değiştiriyor olsa da, yaşamlarımızı nasıl etkileyebileceğine dair endişeler var. Bu sadece akademik veya toplumsal bir sorun değil, şirketler için itibar riski de oluşturuyor; hiçbir şirket, itibarını zedeleyecek veri veya yapay zekâ etik skandallarıyla sarsılmak istemez.

Yapay zekaMar 5

Denetimli İnce Ayar ve Takviyeli Öğrenme Karşılaştırması

Büyük dil modelleri, açıkça belirtilmeyen karar kurallarını içselleştirebilir mi? Bunu incelemek için, kredi karar verme görevinde gizli bir "VIP geçersiz kılma" kuralı üzerinde eğitilmiş 14 milyar parametreli bir model tasarladık; kuralın kendisi hakkında herhangi bir komut düzeyinde açıklama yoktu.

Yapay zekaMar 5

Büyük Ölçekli Nicel Modeller: Uygulamalar ve Zorluklar

Kurumlar artık hasta verileri, hava durumu verileri ve finans piyasası verileri de dahil olmak üzere devasa veri kümeleriyle uğraştığı için modern sistemler geleneksel istatistiksel analiz için çok karmaşık hale geliyor. Büyük nicel modeller (YÖM'ler), bu veri kümelerini işleyerek, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri entegre ederek ve geleneksel yöntemlerin sağlayamadığı kalıpları ortaya çıkarmak ve veriye dayalı içgörüler sunmak için tahmine dayalı modelleme uygulayarak yardımcı olur.

Yapay zekaMar 4

Yapay Zeka Başarısızlığının 10 Temel Nedeni ve Gerçek Hayattan Örnekler

İster sürücüsüz araç kazası, ister önyargılı bir algoritma, isterse de müşteri hizmetleri sohbet robotunda bir arıza olsun, devreye alınan yapay zeka sistemlerindeki arızalar ciddi sonuçlar doğurabilir ve önemli etik ve toplumsal soruları gündeme getirebilir.

Kurumsal YazılımMar 2

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.

Kurumsal YazılımŞub 27

E-ticaret Veri Toplama İçin 10 En İyi Uygulama ve Örnek

Çevrimiçi alışverişin büyümesi ve müşteri beklentilerinin değişmesiyle birlikte, e-ticaret işletmeleri rekabetçi kalmak için artan bir baskıyla karşı karşıya kalıyor. Gerçek dünya verileri, daha hızlı ve akıllı kararlar almak için çok önemlidir. Verilerin doğru şekilde toplanmaması ve kullanılmaması, kaçırılan satışlara, verimsiz operasyonlara ve düşük müşteri sadakatine yol açabilir. E-ticaret veri toplama, müşteri davranışı, pazar trendleri ve hakkında uygulanabilir bilgiler sağlar.

Yapay zekaŞub 27

SEO Yapay Zekasının En İyi 12 Kullanım Alanı ve Vaka İncelemeleri

Algoritmalar değiştikçe ve tüketici beklentileri yükseldikçe, arama sonuçlarında erişilebilirlik için rekabet etmek daha da zorlaştı. Manuel araştırmaya ve küçük güncellemelere dayanan geleneksel SEO teknikleri, bu gelişmelerin gerisinde kalmaktadır. Yapay zeka destekli SEO araçları, karmaşık görevleri otomatikleştirerek ve içeriği kullanıcı amacına daha hassas bir şekilde uyarlayarak bu zorluğun üstesinden gelir.

Kurumsal YazılımŞub 27

AutoSys: Temel Özellikler ve Kullanıcı Görüşleri

Broadcom'un AutoSys'ine olan ilgi azalıyor (Kaynak: Google Trends) ve çoğu iş yükü otomasyon aracına kıyasla inceleme platformlarında daha düşük bir ortalama puana sahip.

Yapay zekaŞub 26

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.

Yapay zekaŞub 25

Görsel Akıl Yürütme Üzerine Çok Modlu Yapay Zeka Modellerini Karşılaştırın

200 görsel tabanlı soru kullanarak, önde gelen 15 çok modlu yapay zeka modelini görsel akıl yürütme konusunda kıyasladık. Değerlendirme iki bölümden oluştu: Veri görselleştirme yorumlamasını test eden 100 grafik anlama sorusu ve örüntü tanıma ve mekansal akıl yürütmeyi değerlendiren 100 görsel mantık sorusu. Tutarlı ve güvenilir sonuçlar elde etmek için her soru 5 kez çalıştırıldı. Görsel akıl yürütme kıyaslaması Bkz.

...23456...