Sıla Ermut
Sıla, AIMultiple'da yapay zeka model'lerini, yapay zeka altyapısını, yapay zeka yönetişimini ve kurumsal yapay zeka uygulamalarını kapsayan bir sektör analistidir.
Araştırma ilgi alanları
Sıla'nın araştırmaları yapay zekanın pazarlama, sağlık hizmetleri, tedarik zincirleri ve sürdürülebilirlik alanlarındaki kullanımına odaklanmaktadır. Ayrıca yapay zeka değerlendirmesi, yönetişimi, etiği ve benimsenmesi konularını da ele almaktadır.Çalışmaları yapay zeka teknolojilerini araştırmayı ve karşılaştırmayı, bunların iş uygulamalarını analiz etmeyi ve AIMultiple'ın teknoloji benchmark'larına katkıda bulunmayı içerir.
Profesyonel deneyim
Sıla daha önce işe alım uzmanı olarak çalıştı ve proje yönetimi ile danışmanlık firmalarında görev aldı.Eğitim
Sahip olduğu dereceler:- Bilkent Üniversitesi'nden Uluslararası İlişkiler alanında lisans derecesi.
- Başkent Üniversitesi'nden Sosyal Psikoloji alanında yüksek lisans derecesi.
Yüksek lisans tezi yapay zekaya ilişkin etik ve psikolojik kaygılara odaklanmıştır. Tez, yapay zeka maruziyeti, yapay zekaya yönelik tutumlar ve farklı yapay zeka kullanım düzeylerindeki varoluşsal kaygılar arasındaki ilişkiyi incelemiştir.
Sıla Tarafından Son Makaleler
Yapay Zeka Gelirlerini Katmanlar Arasında Karşılaştırın
Yapay zeka pazarı dört katmanın tamamında (veri, hesaplama, modeller ve uygulamalar) hızla büyüdü. Örneğin, NVIDIA'nın veri merkezi geliri tek bir mali yılda (MY2024'ten MY2025'e, Ocak 2024 ve Ocak 2025'te sona eren) $47,5B'den $115,2B'ye yükseldi. 80'den fazla yapay zeka şirketinin gelir verilerini takip ettik. 2023'ten 2025'e kadar hesaplama, veri, modeller ve uygulamalar katmanlarında gelirlerin nasıl değiştiğini…
AutoSys: Temel Özellikler ve Kullanıcı Görüşleri
Broadcom'un AutoSys ürününe olan ilgi azalıyor (Kaynak: Google Trends) ve çoğu diğer iş yükü otomasyon aracına kıyasla inceleme platformlarında daha düşük ortalama puana sahiptir. Bu durum kısmen şu nedenlerle açıklanabilir: Daha fazla bilgi için AutoSys’in yetenekleri, kullanıcı değerlendirmeleri ve görünümüne göz atın: AutoSys orijinal olarak CA Technologies tarafından geliştirilmiş ve 2018 yılında Broadcom tarafından satın…
e-Ticaret Teknolojileri Kullanım Alanları ve Örnekleri
E-ticaret sektöründeki artan rekabet, işletmelerin teknolojinin müşteri beklentilerini nasıl değiştirdiğini anlamalarını gerektirmektedir. Kuruluşlar, etkili bir şekilde yanıt vermek ve hizmet kalitesini sürdürmek için yeni ortaya çıkan araçlar ve pazar gelişmeleri hakkında bilgi sahibi olmalıdır. Kişiselleştirme ve müşteri etkileşimi, operasyonlar ve verimlilik ile ödeme sistemleri alanlarındaki en iyi 15 e-ticaret teknolojisini keşfedin: Chatbot'lar ve akıllı sanal…
Yapay Zeka Birleştirmeleri: Fonlama, Yatırımcılar ve Sektör Trendleri
Son 3 yılda 30'un üzerinde yatırımcının dahil olduğu 130'dan fazla yatırımcıyı içeren 30 yatırımı analiz ederek yapay zeka birleştirmelerine yönelik mevcut eğilimi anlamaya çalıştık. Analizimize dayanarak, yatırımcı faaliyeti ve eğilimlerini tespit ettik; buna yapay zeka birleştirmelerini destekleyen yatırımcı sayısı, yapay zeka birleştirmeleri için toplanan toplam fon ve önde gelen sektörler dahildi. Verileri nasıl topladığımızı ve…
Büyük Nicel Modeller: Uygulamalar ve Zorluklar
Modern sistemler geleneksel istatistiksel analiz için fazla karmaşık hale geliyor, çünkü kurumlar artık hasta, hava durumu ve finansal piyasa verileri dahil olmak üzere devasa veri kümelerini işliyor. Büyük nicel modeller (LQM'ler), bu veri kümelerini işleyerek, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri entegre ederek ve geleneksel yöntemlerin sağlayamadığı örüntüleri ortaya çıkarmak ve veri odaklı içgörüler sunmak için tahmine…
En İyi 6 BT Servis Yönetimi (ITSM) Yazılımının Fiyatları
BT Servis Yönetimi (ITSM) araçları, olay, sorun, değişiklik ve bilgi tabanı yönetimini destekleyen çeşitli fiyatlandırma modelleri sunar. En iyi 6 sağlayıcının BT servis yönetimi fiyatlandırma ayrıntılarını ve küçük işletmeler ile kurumsal firmalar için özellik kılavuzunu inceleyin. Not: Fiyatlandırma bilgileri satıcı web sitelerinden alınmıştır. Ek fiyatlandırma planları sunan ek satıcıları keşfetmek için BT varlık yönetimi fiyatlandırmasını…
LLM Kuantizasyonu: BF16 vs FP8 vs INT4
Qwen3-32B'yi tek bir NVIDIA H100 80GB GPU üzerinde 4 hassasiyet seviyesinde (BF16, FP8, GPTQ-Int8, GPTQ-Int4) benchmark'ladık. Her yapılandırma, bilgi ve kod üretimi kapsayan 2 benchmark'ta (~12.2K soru) ve verimliliği ölçmek için 2.000'den fazla inference çalıştırmasında değerlendirildi. Int4, MMLU-Pro'da 2 puandan daha az kayıp yaşarken BF16'dan 2.7 kat daha hızlıdır, ancak kod üretimi (HumanEval) 8 puan…
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.