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
En İyi 125 Üretken Yapay Zeka Uygulaması
30'dan fazla vaka çalışması ve 10 kıyaslama ölçütü üzerinden yaptığımız analizimize dayanarak, 40'tan fazla ürünü test edip karşılaştırdığımızda, aşağıdaki kategorilerde 125 üretken yapay zeka kullanım örneği belirledik: Tek bir doğru cevabın olduğu istekler için yapay zekanın diğer uygulamaları (örneğin, tahmin veya sınıflandırma) için yapay zeka uygulamalarına göz atabilirsiniz.
LLM Pazar Payı: Kullanım ve Benimseme Karşılaştırması
Yapay zekâ laboratuvarları ve yapay zekâ uygulamaları genelinde büyük dil modellerine olan talebin nasıl dağıldığını göstermek için kullanım tabanlı verileri ve web ziyaret tahminlerini birleştirerek LLM pazar payını analiz ettik: Ülkelere göre LLM pazar payı karşılaştırması. Bu sonuçları nasıl ölçtüğümüzü ve hesapladığımızı görmek için metodolojiyi okuyun.
İlişkisel Temel Modellerini Karşılaştırın
SAP-RPT-1-OSS modelini, anlamsal-sayısal spektrumu kapsayan, küçük/yüksek anlamsal tablolar, karma iş veri kümeleri ve büyük düşük anlamsal sayısal veri kümeleri içeren 17 tablo veri kümesi üzerinde gradyan artırma (LightGBM, CatBoost) yöntemleriyle karşılaştırdık. Amacımız, ilişkisel bir LLM'nin önceden eğitilmiş anlamsal önceliklerinin geleneksel ağaç modellerine göre nerede avantaj sağlayabileceğini ve ölçek veya düşük anlamsal yapı altında nerede zorluklarla karşılaşabileceğini ölçmektir.
LLM Kantizasyonu: BF16 vs FP8 vs INT4
Qwen3-32B'yi tek bir NVIDIA H100 80GB GPU üzerinde 4 hassasiyet seviyesinde (BF16, FP8, GPTQ-Int8, GPTQ-Int4) kıyasladık. Her yapılandırma, bilgi ve kod üretimi konularını kapsayan 2 kıyaslama testinde (~12.2K soru) ve verimliliği ölçmek için 2.000'den fazla çıkarım çalıştırmasında değerlendirildi.
E-Ticaret Yapay Zeka Video Oluşturucu Karşılaştırması: Veo 3 ve Sora 2
Ürün görselleştirmesi e-ticaret başarısında çok önemli bir rol oynar, ancak yüksek kaliteli ürün videoları oluşturmak önemli bir zorluk olmaya devam etmektedir. Yapay zeka video oluşturma teknolojisindeki son gelişmeler umut vadeden çözümler sunmaktadır.
Metin Okuma Yazılımları: Hume ve ElevenLabs
Yapay zekâ yetenekleri geliştikçe, metinden sese (TTS) yazılımları doğal, insan benzeri konuşma üretmede daha da yetenekli hale geliyor. Duygusal tonları en doğru, tutarlı ve kapsamlı şekilde hangisinin tanıyabileceğini belirlemek için yedi temel duygu kategorisinde beş farklı TTS ve duygu analizi aracının (Resemble, ElevenLabs, Hume, Azure ve Cartesia) performansını değerlendirdik ve karşılaştırdık.
Kodsuz Yapay Zeka: Faydaları, Sektörleri ve Temel Farklılıkları
Kodsuz yapay zeka araçları, kullanıcıların kod yazmadan yapay zeka uygulamaları oluşturmasına, eğitmesine veya dağıtmasına olanak tanır. Bu platformlar genellikle sürükle-bırak arayüzlerine, doğal dil istemlerine, yönlendirmeli kurulum sihirbazlarına veya görsel iş akışı oluşturucularına dayanır. Bu yaklaşım, giriş engelini düşürür ve programlama geçmişi olmayan kullanıcılar için yapay zeka geliştirmeyi erişilebilir hale getirir.
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.
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.
E-posta Pazarlaması için Üretken Yapay Zeka: Uygulamalar ve Örnekler
Üretken yapay zeka, temel e-posta içeriği oluşturmanın ötesine geçerek, müşteri davranışına yanıt veren gerçek zamanlı kişiselleştirme, çok modlu etkileşimler ve kanallar arası koordinasyonu mümkün kılmaktadır. Segment tabanlı kampanyalardan bireysel düzeyde kişiselleştirmeye geçiş, otomasyondan bu yana e-posta pazarlamasındaki en önemli değişimi temsil etmektedir; çok modlu yapay zeka sistemleri artık metin, ses ve görsel verileri eş zamanlı olarak işleyerek içerik oluşturmaktadır.
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.