TÜRK DEVLETLERİNİN KÜLTÜREL VE TURİZM VERİLERİYLE İNCE AYARI YAPILMIŞ ÜRETKEN YAPAY ZEKA MODELİ


SEVER M. M.

Avrasya Etüdleri, sa.64, ss.97-120, 2025 (TRDizin) identifier

  • Yayın Türü: Makale / Tam Makale
  • Cilt numarası: Sayı: 64
  • Basım Tarihi: 2025
  • Dergi Adı: Avrasya Etüdleri
  • Derginin Tarandığı İndeksler: Educational research abstracts (ERA), TR DİZİN (ULAKBİM)
  • Sayfa Sayıları: ss.97-120
  • Anadolu Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Üretken Yapay Zeka (ÜYZ) GPT 3.0 ve sonrası herkes tarafından kullanılabilen ve tercih edilen bir araç haline dönüşmüştür. Makine Öğrenmesi (MÖ) algoritmalarının çok fazla parametreyle eğitilmesi ve beslenmesi sonucu yapılan sorgulara çok hızlı ve doğruluk oranı yüksek sonuçlar üretilmesi mümkün hale gelmiştir. Bu nedenle ÜYZ’ler turizm ve seyahatte kişiselleştirilmiş bir araç haline dönüşmüştür. Bu çalışmada geliştirilen ÜYZ modeli, eğitilerek Türk Dünyası Coğrafyası’nı gezmek isteyen bireylerin kullanımına uygun bir araç ve aplikasyon haline getirilmiştir. Geliştirilen aplikasyon Android cihazlardan erişilebilir durumdadır. Model, bölgeye özgü kültür ve turizmle ilgili internet verileriyle eğitilmiş ve ince ayarı yapılmıştır. Model başarısının ölçümünde ise MÖ modellerinin ölçümünde kullanılan, kesinlik, duyarlılık ve F1 skoru metriklerinden yararlanılmıştır. Bu hesaplamalara göre basit sorgulamalar için modelin başarı oranı % 93 (F1 Skoru) olarak ölçülmüştür. Kişiselleştirilmiş bir ÜYZ modeli ve uygulaması olması yönüyle, çalışmanın pratikte Türk Dünyası Coğrafyası’nı ziyaret edecek kişilere destek olacağı düşünülmektedir. Geliştirilen ÜYZ uygulamasının turizmde dijital teknolojilerin kullanılabilirliğini göstermesi adına, alana katkı sağlayacağı düşünülmektedir.
Generative Artificial Intelligence (GENAI), after GPT 3.0, has become a useful tool. By training and feeding Machine Learning (ML) algorithms with many parameters, it has become possible to obtain very fast and highly accurate results. Thus, GENAIs have become a personalized tool in tourism and travel who want to travel to the Turkic States. The model was trained and fine- tuned with context-related (culture and tourism) data specific to the region. The model’s success was measured using the metrics of precision, sensitivity, and F1 score used in measuring ML algorithms. The developed application is acces- sible from Android devices. According to these calculations, the performance of the model for simple queries was measured as 93% (F1 Score). As a personalized GenAI model and application, the study is supposed to support visitors who visit the Turkish World Geography. By the de- signed GENAI model, the study will contribute to the theory and practice by demonstrating the usability of digital technologies in tourism, for the Turkic State Region.