GenAI, AI Agents, Agentic AI, ML, Data Science és LLM alapok
🧠 1. Machine Learning (ML) – az alap
Alapelv: az ML az a technológiai alap, amely megtanítja a gépeket minták felismerésére adatokból – explicit programozás nélkül.
Egy modell adatok alapján tanul predikciót vagy döntést hozni.
Példa: egy modell, ami korábbi vásárlások alapján előrejelzi, ki fog újra vásárolni.
Kulcsszavak: regresszió, osztályozás, feature engineering, tanulás, modell.
📊 2. Data Science – a módszertan és alkalmazási keret
Alapelv: a Data Science a teljes adatciklust kezeli: adatgyűjtés, tisztítás, elemzés, modellezés, vizualizáció, döntéstámogatás.
A Machine Learning ennek csak egy része – az algoritmikus tanulás szintje.
Példa: egy adatkutató adattisztítást, modellezést és dashboardokat is készít, nemcsak tanít egy modellt.
Kulcsszavak: Python, Pandas, SQL, Power BI, statisztika, model interpretáció.
🤖 3. Generative AI (GenAI) – tartalomgenerálás
Alapelv: a GenAI célja új tartalom létrehozása (szöveg, kép, kód, zene, videó), nem csak elemzés.
Ezt nagy nyelvi modellekre (LLM) és más generatív modellekre (pl. Diffusion, GAN) építi.
Példa: ChatGPT, Midjourney, Gemini, DALL·E – új szövegek, képek, prezentációk vagy programkódok generálása.
Kulcsszavak: prompt engineering, creativity, multimodalitás, finetuning.
🧩 4. LLM (Large Language Model) – a GenAI motorja
Alapelv: az LLM egy speciális ML modell, ami szöveges mintákból tanul és valószínűségi alapon generál nyelvet.
A GenAI legtöbb rendszere (ChatGPT, Claude, Gemini) LLM-re épül.
Példa: GPT-4, Claude 3, Gemini 1.5, Mistral – mind LLM, de más architektúrával és kontextuskezeléssel.
Kulcsszavak: Transformer, token, attention, context window, fine-tuning.
🧭 5. AI Agents – az autonóm döntéshozók
Alapelv: az AI Agent nemcsak generál vagy válaszol, hanem önállóan célokat követ, döntéseket hoz, műveleteket hajt végre.
Egy ügynök képes:
-
terveket alkotni (pl. több lépéses problémamegoldásra),
-
külső API-kat hívni,
-
memóriát használni,
-
iterálni a saját válaszain.
Példa: egy AI-asszisztens, ami megtervezi egy utazásod, lefoglalja a szállást és e-mailt is ír – emberi beavatkozás nélkül.
Kulcsszavak: Tool use, planning, goal-driven, memory, reasoning.
🧬 6. Agentic AI – a következő szint
Alapelv: az Agentic AI az AI Agents koncepció magasabb szintje, ahol az ügynök:
-
tanul a saját tapasztalataiból,
-
saját stratégiát alakít ki,
-
és más ügynökökkel kooperál (multi-agent rendszer).
Lényegében: a mesterséges intelligencia proaktív, adaptív és reflektív formája.
Példa: több AI-agent együtt dolgozik egy komplex projekten (pl. fejleszt, tesztel, dokumentál), és közösen javítják egymás hibáit.
Kulcsszavak: autonomy, reflection, collaboration, self-improvement.
📘 Összefoglaló táblázat
| Fogalom | Szint / fókusz | Cél | Példa | Kulcstechnológia |
|---|---|---|---|---|
| Data Science | Módszertan | Adatok elemzése és döntéstámogatás | Power BI, Python elemzés | Statisztika, ML |
| Machine Learning (ML) | Modell | Minták felismerése, előrejelzés | Regresszió, CNN, XGBoost | Algoritmusok, tanítás |
| LLM | Modell | Nyelvi megértés és generálás | GPT-4, Claude 3 | Transformer architektúra |
| Generative AI (GenAI) | Alkalmazási réteg | Új tartalom előállítása | ChatGPT, DALL·E | LLM + Diffusion |
| AI Agent | Rendszer | Autonóm célvezérelt feladatvégzés | Replit Agent, Devin, Copilot | LLM + Tool use |
| Agentic AI | Ökoszisztéma / paradigm | Tanuló, reflektív, többügynökös rendszer | AutoGen, CrewAI | Multi-agent architektúra, memóriamodellek |
💬 Összegzés röviden
-
Data Science → ember-vezérelt elemzés
-
Machine Learning → gépi mintafelismerés
-
LLM → nyelvi intelligencia
-
GenAI → kreatív generálás
-
AI Agent → célorientált végrehajtás
-
Agentic AI → kollektív, autonóm mesterséges intelligencia
Megjegyzések
Megjegyzés küldése