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 zekaOca 27

LLM Ölçekleme Yasaları: Yapay Zeka Araştırmacılarından Analiz

Büyük dil modelleri, metin verilerinden öğrenilen kalıplara dayanarak bir sonraki belirteci tahmin eder. LLM ölçekleme yasaları terimi, model performansını hesaplama miktarına, eğitim verilerine ve eğitim sırasında kullanılan model parametrelerine bağlayan ampirik düzenlilikleri ifade eder. Bu ilişkilerin pratikte modern model tasarımını nasıl etkilediğini anlamak için, 'den elde edilen bulguları inceledik.

Yapay zekaOca 23

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.

Yapay zekaOca 23

Öneri Sistemleri: Uygulamalar ve Örnekler

Öneri sistemleri, verileri kullanarak deneyimleri kişiselleştirerek hem işletmelere hem de müşterilere fayda sağlar. Seçenekleri basitleştirerek ve kullanıcıları meşgul tutarak satışları artırmaya, müşteri sadakatini yükseltmeye ve müşteri kaybını azaltmaya yardımcı olurlar. Aynı örtük geri bildirim veri setini ve aynı ön işleme adımlarını kullanarak üç Python öneri kütüphanesini (LightFM, Cornac BPR ve TensorFlow Recommenders) karşılaştırdık.

Yapay zekaOca 23

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 zekaOca 23

En İyi 9 Yapay Zeka Sağlayıcısının Karşılaştırması

Yapay zeka altyapı ekosistemi hızla büyüyor ve sağlayıcılar, modeller oluşturma, barındırma ve hızlandırma konusunda çeşitli yaklaşımlar sunuyor. Hepsi yapay zeka uygulamalarına güç vermeyi amaçlarken, her biri yığının farklı bir katmanına odaklanıyor.

Yapay zekaOca 23

17 Üretken Yapay Zeka Sağlık Uygulama Örneği

Sağlık sistemleri artan veri hacimleri, personel eksikliği ve kişiselleştirilmiş bakım beklentilerinin yükselmesiyle karşı karşıya. Üretken yapay zeka, klinik notlar, görüntüleme raporları ve hasta öyküleri gibi yapılandırılmamış tıbbi verileri sentezleyerek klinisyenler ve yöneticiler için içgörüler sunarak önemli bir çözüm olarak ortaya çıkıyor.

Yapay zekaOca 22

LLM Parametreleri: GPT-5 Yüksek, Orta, Düşük ve Minimum

OpenAI'in GPT-5 ailesi gibi yeni LLM'ler, farklı sürümlerde (örneğin, GPT-5, GPT-5-mini ve GPT-5-nano) ve yüksek, orta, düşük ve minimal dahil olmak üzere çeşitli parametre ayarlarıyla gelir. Aşağıda, bu model sürümleri arasındaki farkları, kıyaslama performanslarını ve kıyaslama testlerini çalıştırma maliyetlerini toplayarak inceliyoruz.

Kurumsal YazılımOca 22

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.

Yapay zekaOca 21

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.

Yapay zekaOca 20

Yapay Zeka Görüntü Algılama Performans Testi

Bu sentetik görseller daha gerçekçi ve erişilebilir hale geldikçe, bunları tespit etme yeteneği, üretken yapay zeka etiğini korumak, yanlış bilgilendirmeyle mücadele etmek ve görüntü orijinalliğini sağlamak için kritik bir endişe kaynağı haline geldi. En iyi 7 yapay zeka görüntü tespit aracını 5 boyutta karşılaştırdık ve çoğunun yazı tura atmaktan daha iyi performans göstermediğini gördük.