Yapay Zeka Uygulamalarının Python Kod Üretimindeki Performans Karşılaştırması

Authors : Metin Akbulut
Pages : 259-288
Doi:10.33484/sinopfbd.1635155
View : 77 | Download : 37
Publication Date : 2025-06-29
Article Type : Research Paper
Abstract :Yapay zeka tekniklerinin yazılım üretimi alanında kullanılması, yazılım geliştirme sürecinde çok önemli bir araç olarak ortaya çıkmıştır. Çok sayıda çalışma, yazılım geliştirme yaşam döngüsünün çeşitli aşamalarında yapay zekanın potansiyel uygulamalarını incelemiştir. Yazılım mühendisliği alanı, proje yönetimi, kod üretimi, yazılım testi, hata tahmini ve güvenlik açığı tespiti gibi alanlarda yapay zekayı kullanmaktadır. Bu çalışmada, yapay zekâ uygulamalarının kod kalitesi, üretkenlik, yaratıcılık ve esneklik, hata toleransı ve dokümantasyon açısından objektif bir karşılaştırması yapılmıştır. Değerlendirilen YZ uygulamaları arasında OpenAI (ChatGPT, Codex), Google Gemini (Bard), Copilot (GitHub), DeepCode (Snyk Code) ve Microsoft Copilot bulunmaktadır. Belirli Python görevleri için, yapay zekâ uygulaması tarafından üretilen kodlar senaryolar oluşturularak karşılaştırılmış ve her uygulamanın çözüm doğruluğu, hata toleransı, kod ek açıklamaları ve pratik performansı değerlendirilmiştir. Sonuç olarak, OpenAI Codex karmaşık projeler için oldukça etkili bir çözüm olarak belirlenmiş, GitHub Copilot günlük geliştirme için ideal bir seçim olarak ortaya çıkmış, Google Gemini temel çözümler için yeterli olduğunu kanıtlamış, Microsoft Copilot kurumsal entegrasyon ve güvenlik uyumlu çözümler için kapasitesini göstermiş ve DeepCode kod güvenliği ve kalite kontrolüne verdiği önemle öne çıkmıştır.
Keywords : Yapay zeka, kodlama, hata toleransı, kod kalitesi, Python kod geliştirme

ORIGINAL ARTICLE URL