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
Zaman Serisi Temel Modelleri: Kullanım Alanları ve Faydaları
Zaman serisi temel modelleri (TSFM'ler), doğal dil işleme ve görüntü işleme alanlarındaki temel modellerdeki ilerlemelerden yararlanır. Transformer tabanlı mimariler ve büyük ölçekli eğitim verileri kullanarak, sıfır atış performansı elde ederler ve finans, perakende, enerji ve sağlık gibi sektörlere uyum sağlarlar.
Büyük Dünya Modelleri: Kullanım Alanları ve Örnekler
Büyük dil modellerindeki ilerlemelere rağmen, yapay zekâ, metin tabanlı gösterimlerin kısıtlamaları nedeniyle fiziksel dünyayı anlama ve onunla etkileşim kurma yeteneğinde sınırlı kalmaktadır. Büyük dünya modelleri, eylemler hakkında akıl yürütmek, gerçek dünya dinamiklerini modellemek ve çevresel değişiklikleri tahmin etmek için çok modlu verileri entegre ederek bu boşluğu doldurmaktadır.
En İyi 5 Yapay Zeka Güvenlik Önlemi: Ağırlıklar ve Önyargılar & NVIDIA NeMo
Yapay zekânın iş operasyonlarına daha fazla entegre olmasıyla birlikte, güvenlik açıklarının etkisi de artmaktadır. Yapay zekâ ile ilgili ihlallerin neredeyse tamamı, uygun erişim kontrollerinin bulunmadığı ortamlarda meydana gelmiş olup, kötü yönetilen yapay zekâ uygulamalarının risklerini vurgulamaktadır. Yapay zekâ güvenlik önlemleri, yapay zekâ kullanımına ilişkin net sınırlar belirleyerek, düzenleyici uyumluluğu ve hesap verebilirliği destekleyerek ve sorumlu uzun vadeli benimsemeyi sağlayarak bu açığı kapatmaktadır.
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.
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.
Yapay Zeka Temsilcilerinin Verimliliği: İşletme Kazançlarını En Üst Düzeye Çıkarın
Yapay zekâ ajanlarının verimliliği, iş çıktısının ölçülebilir bir itici gücü olarak ortaya çıkıyor. Çalışmalar, %30'a varan verimlilik artışları bildirmektedir; bu da ajanların prosedürel adımları yönetebildiğini, bilgi alabildiğini ve kurumsal sistemlerle tutarlı bir doğrulukla etkileşim kurabildiğini göstermektedir. Kuruluşlar, ajanları rutin iş akışlarına entegre ettikçe, daha yüksek görev verimliliği ve daha verimli kaynak kullanımı gözlemlemeyi beklemektedirler.
Metinden Videoya Dönüştürücü Performans Testi
Metinden videoya dönüştürücü, yazılı metinleri doğrudan doğal dilden görsel, hareket ve bazen de ses üreterek kısa videolara dönüştüren bir yapay zeka sistemidir. Metinlere bağlılık, zamansal tutarlılık, fiziksel gerçekçilik ve nesne kalıcılığı, ince motor becerileri gibi bilinen hata modlarını test etmek üzere tasarlanmış 10 metin üzerinden en iyi 5 metinden videoya dönüştürücüyü karşılaştırdık.
Yapay Zeka Destekli Halüsinasyon Tespit Araçları: W&B Weave ve Comet
Üç halüsinasyon tespit aracını karşılaştırdık: Weights & Biases (W&B) Weave HallucinationFree Scorer, Arize Phoenix HallucinationEvaluator ve Comet Opik Hallucination Metric, 100 test vakası üzerinden. Her araç, gerçek dünya performanslarının adil bir karşılaştırmasını sağlamak için doğruluk, hassasiyet, geri çağırma ve gecikme açısından değerlendirildi.
Metinden Görüntü Oluşturucular: Nano Banana Pro ve GPT Image 1.5
Zamansal tutarlılık, fiziksel gerçekçilik, metin ve sembol tanıma, insan aktivitesini anlama ve karmaşık çok nesneli sahne tutarlılığı açısından görsel oluşturma yeteneklerini değerlendirmek için 15 farklı metin-görüntü oluşturma modelini karşılaştırdık: Metin-görüntü oluşturucularının kıyaslama sonuçları. Bu sonuçların nasıl hesaplandığını anlamak ve çıktı örneklerini görmek için kıyaslama metodolojimizi inceleyin.
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.
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.