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
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 Zeka Video Fiyatlandırması: Sentez ve Video İçi Yapay Zekayı Karşılaştırın
Yapay zekâ destekli video araçlarının fiyatlandırması, çıktı kalitesi, özelleştirme seçenekleri ve özellikler gibi faktörlerden etkilenerek platformlar arasında önemli ölçüde farklılık gösterebilir. Daha fazla işletme ve içerik üreticisi verimli video üretimi için yapay zekâya yöneldikçe, bu fiyatlandırma modellerini anlamak çok önemli hale geliyor.
Yapay Zeka Bilim İnsanı: Bilimsel Keşiflerin Geleceğini Otomatikleştirmek
Yapay zekâ bilimcileri, tüm araştırma sürecini bağımsız olarak gerçekleştirmeyi hedefleyerek, tamamen otomatik bilimsel keşfe doğru büyük bir ilerleme kaydediyor. Geleneksel araçların aksine, bu otomatik laboratuvarlar hipotezler üreterek, deneyler tasarlayıp uygulayarak, sonuçları yorumlayarak ve bulguları ileterek araştırma süreçlerini hızlandırabilir.
Yapay Zeka Sunum Hazırlayıcısı: Gamma vs Google Slaytları
En iyi 5 yapay zeka sunum hazırlama aracını, bağlam ve metin anlama, görsel yapay zeka entegrasyonu, ses ve marka stili uyarlama yeteneklerini değerlendirmek için 4 farklı metinle 9 boyutta değerlendirdik: Yapay zeka sunum hazırlama aracı kıyaslama sonuçları. Bu sonuçları nasıl belirlediğimizi anlamak için metodolojiye ve değerlendirme kriterlerine bakın.
ITSM'de Yapay Zekanın En İyi 11 Kullanım Alanı ve Örneği
BT hizmet yönetimi (ITSM) araçlarında yapay zekadan yararlanmak, kuruluşlara şu açılardan destek sağlar: ITSM'de yapay zekanın en iyi 11 kullanım örneğine, örneklerine ve ITSM'de yapay zekadan yararlanmanın faydalarına bakın.
Örnekleriyle En İyi 20 Tedarik Zinciri Yapay Zeka Aracı
Talep tahmininden envanter optimizasyonuna, son kilometre teslimatından tedarikçi görüşmelerine kadar yapay zeka, tedarik zinciri şirketlerinin karmaşık verileri işlemesini, aksaklıklara daha hızlı yanıt vermesini ve küresel ağlarda daha bilinçli kararlar almasını sağlar.
En İyi 8 İlaç Keşfi Yazılımı
The drug discovery software market divides into three categories: computational chemistry suites for structure-based design, AI-native platforms for generative chemistry and target identification, and R&D data management systems for ELN, LIMS, synthesis tracking, data analysis, and compound registration. We compared the top 8 drug discovery platforms across features, pricing, and deployment models.
En İyi 10 Sesli Bot: Bland AI, ElevenLabs ve PolyAI
Sesli bot veya sesli yapay zeka ajanı, arayanı dinler, konuşma tanıma kullanarak konuşulan kelimeleri metne dönüştürür, doğal dil işleme ve doğal dil anlama yöntemlerini kullanarak müşteri niyetini belirler ve ardından metinden sese dönüştürme yoluyla bir yanıt verir.
Üretken Yapay Zeka Etiği: Nasıl Yönetilir?
Üretken yapay zeka, bilginin nasıl paylaşıldığı ve güvenildiği konusunda önemli endişeler ortaya çıkarıyor. Örneğin Britannica, Perplexity şirketine karşı, şirketin Britannica'nın insan tarafından doğrulanmış içeriğini yasa dışı ve bilerek kopyaladığı ve ticari markalarını izinsiz olarak kötüye kullandığı iddiasıyla dava açtı. Üretken yapay zeka etik endişelerinin neler olduğunu ve bunları yönetmek için en iyi uygulamaları keşfedin. 1.
İzleyici Simülasyonu: LLM'ler İnsan Davranışını Tahmin Edebilir mi?
Pazarlamada, LLM'lerin insan davranışını ne kadar doğru tahmin ettiğini değerlendirmek, hedef kitle ihtiyaçlarını öngörmedeki etkinliklerini değerlendirmek ve uyumsuzluk, etkisiz iletişim veya istenmeyen etki risklerini belirlemek için çok önemlidir. LLM'lerle hedef kitle simülasyonu, sanal hedef kitlelerin modellenmesini sağlayarak, kuruluşların maliyetli anketlere veya odak araştırmalarına güvenmeden içerik veya ürünlere yönelik tepkileri öngörmelerine yardımcı olur.
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.