ÜRETKEN YAPAY ZEKÂ KULLANIMI İLE ÖNERİSİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Bursa Uludağ Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, Endüstri Mühendisliği, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2025
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: OZAN İŞİN
Danışman: Tülin İnkaya
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Son yıllarda, yapay zekâ tabanlı Büyük Dil Modelleri (Large Language Models, LLM) eğitim, sağlık, finansal hizmetler ve eğlence gibi birçok sektörde doğal dil işleme, karar destek sistemleri ve kişiselleştirilmiş önerilerin oluşturulmasında önemli roller üstlenmeye başlamıştır. Bu çalışmada, içerik tabanlı bir yemek tarifi öneri sistemi geliştirilmiş ve performansının iyileştirilmesinde LLM kullanımının etkileri incelenmiştir. Uygulamada LLM olarak OpenAI firmasına ait ChatGPT'den yararlanılarak, kullanıcılar tarafından seçilen malzemeler ve yemek tiplerine dayalı kişiselleştirilmiş tarif önerileri oluşturulmuştur. Arayüz üzerinden elde edilen veriler, komut oluşturma fonksiyonu tarafından işlenerek LLM'e aktarılmakta; modelden alınan yanıtlar ise kullanıcı değerlendirmeleriyle birlikte veri tabanında kaydedilmektedir. Farklı komut stratejilerinin (sıfır atışlı, az atışlı ve rol tabanlı) sistem performansı üzerindeki etkisi, doğruluk, işlem süresi ve maliyet gibi metrikler üzerinden değerlendirilmiştir. Bulgular, üretken yapay zekânın (ÜYZ) bağlamsal anlayış ve kişiselleştirme kabiliyetleri sayesinde, öneri sistemlerinin doğruluk ve hız gibi kritik ölçütlerinde önemli iyileşmeler elde edilebileceğini göstermektedir. Aynı zamanda, kullanıcı etkileşimi verilerinin dinamik bir şekilde işlenmesi yoluyla farklı malzeme tercihlerine uyum sağlanması, tarif önerilerinin kalitesini artırmaktadır. Bununla birlikte, ÜYZ kullanımının maliyet ve modelin kapalı/kara-kutu niteliği gibi bazı sınırlamaları bulunduğu da gözlemlenmiştir. Bu sınırlamaların gelecekte farklı veri setleri, kullanıcı profilleri ve alternatif LLM sürümleriyle araştırılması önerilmektedir.