A mesterséges intelligencia (AI – Artificial Intelligence) és gépi tanulás (Machine Learning) mára mindenhol jelen van: halljuk hírekben, látjuk a közösségi médiában, belebotlunk munka közben vagy akár egy szórakoztató alkalmazásban. 2025-re az AI-megoldások globális piaca már meg fogja haladni a 244 milliárd dollárt, és a McKinsey jelentése szerint a vállalatok több mint 65%-a integrált már valamilyen AI-technológiát üzleti folyamataiba. De vajon tényleg tudjuk, mit jelentenek ezek a kifejezések? 

A cikk célja, hogy bemutassa, hogyan alkalmazzák a mesterséges intelligenciát a különböző iparágakban, például az e-kereskedelemben, a robotikában és a keresési algoritmusok terén. A megosztott információk nemcsak izgalmas betekintést nyújtanak a legfrissebb AI-innovációkba, hanem annak is megértését segítik, hogy miért válhat elengedhetetlenné ezen technológiák alkalmazása a jövő szakmai kihívásainak kezelésében. 

A cikk a Machine Learning projektek üzleti- és technológiai kihívásai a gyakorlatban kurzusunk egyik leckéje alapján készült, amit alább videós formában is meg tudsz nézni. Extra példákért és szemléltetésekért pedig olvasd végig cikkünket.

Mit jelent az AI?

A mesterséges intelligencia (AI – Artificial Intelligence) egy gyűjtőfogalom, amely olyan rendszereket jelöl, amelyek képesek emberi intelligenciát utánzó viselkedésre. Ez gyakran nagyon specifikus képességeket jelent – például mintázatok felismerését vagy repetitív feladatok automatizálását. Fontos azonban kiemelni: a legtöbb AI-megoldás csak szűk területeken működik jól, nem általános értelemben „intelligens”.

A generatív AI és a nagy nyelvi modellek (mint például a ChatGPT) már jóval fejlettebb képességeket mutatnak: összetett támogatást nyújtanak, tartalmat generálnak, és képesek új tudásra építve dolgozni, de ezek mögött is célzott, strukturált gépi tanulási algoritmusok dolgoznak, nem pedig általános tudatosság.

Alkalmazási példák

• Amazon ajánlórendszerei: Az Amazon az AI-t a vásárlói viselkedés elemzésére használja, hogy személyre szabott ajánlásokat adjon a felhasználóknak. Például, ha egy vásárló vásárol egy könyvet a weboldalon, az Amazon gépi tanulási algoritmusai figyelik meg, hogy milyen típusú könyvek érdeklik őt, majd ezek alapján személyre szabott javaslatokat kínálnak a jövőbeli vásárlásaihoz. Az AI ezen alkalmazásának sikerességét mutatja, hogy az Amazon éves bevételeinek 35%-a közvetlenül az ajánlórendszerekből származik, tehát az AI-t nemcsak marketing eszközként, hanem alapvető üzleti stratégiaként is alkalmazzák.

• Önvezető járművek: Az önvezető autók is AI-t használnak a közlekedési környezet felismerésére és a navigációs döntések meghozatalára, mint a Tesla és Waymo esetében. A Tesla önvezető rendszere például különböző szenzorok és kamerák segítségével rögzíti az autó környezetét, majd az AI elemzi az adatokat, hogy a jármű megfelelően reagáljon. Az önvezető autók esetében a gépi tanulás kulcsfontosságú, mivel az autó folyamatosan tanul a vezetési környezetéből, javítja a döntéshozatali folyamatokat, és optimalizálja a navigációt a valós idejű adatok alapján.

Machine Learning: az AI motorja

A machine learning (ML) – vagyis gépi tanulás – az AI egyik legismertebb és leggyakrabban alkalmazott részterülete. A gépi tanulási algoritmusok nem explicit szabályok alapján működnek: adatokból tanulnak és mintázatokat ismernek fel azokban.

Lényege, hogy nem programozók írják meg a megoldáshoz szükséges szabályokat, hanem az algoritmus maga „tanulja meg” ezeket az adatokból. Ehhez sok és jó minőségű adatra van szükség – legyenek azok címkézettek vagy címkézetlenek.

A gépi tanulás egyik speciális formája a deep learning (mélytanulás), amely mesterséges neurális hálózatokat használ – ezek egyfajta matematikai modellek, amelyek az emberi agy működését próbálják utánozni. Minél több réteg található egy ilyen hálózatban, annál „mélyebbnek” számít. Ezzel a módszerrel például képfelismerő rendszerek, beszédfelismerők vagy önvezető autók is taníthatók.

Machine Learning alkalmazási példák

• Bankok és pénzügyi szolgáltatók: A gépi tanulás segíti a csalásdetektálást és a hitelképesség-elemzést. A JPMorgan Chase például több mint 100 AI-modellt alkalmaz a kockázatkezelés különböző területein, beleértve a csalásmegelőzést, a hitelkockázat-értékelést, a piaci kockázatelemzést és a szabályozási megfelelést.
  • Példa: A bankok hitelképességi vizsgálatai is egyre inkább gépi tanulásra építenek. AI-t használnak sok helyen már a hitelkérelmek előzetes értékelésére, azaz a hitelfelvevők pénzügyi helyzetének elemzésére, különböző modellek segítségével. Ezek a modellek figyelembe veszik az ügyfelek korábbi pénzügyi viselkedését, jövedelmüket, valamint a gazdasági környezet változásait, hogy még pontosabban meghatározzák a kockázatokat.

• E-kereskedelem: Az eBay és más e-kereskedelmi platformok gépi tanulást alkalmaznak az árképzés optimalizálására és az ajánlások személyre szabására.
  • Példa: Tegyük fel, hogy egy eladó egyedi, kézzel készített kiegészítőket árul az eBay-en. A gépi tanulási algoritmusok figyelik az ilyen típusú termékek iránti keresletet, az eladásokat és az árakat, és az adatokat arra használják, hogy meghatározzák az optimális árat. Ha a kereslet nő, az algoritmus automatikusan emelheti az árat, miközben még mindig versenyképes marad a hasonló termékekhez képest. Ezzel biztosítható, hogy az eladó maximalizálja a nyereségét anélkül, hogy elriasztaná a vásárlókat.

Deep learning – a neurális hálók világa

A gépi tanulás egyik speciális és különösen ígéretes területe a deep learning, azaz a mélytanulás. Ezek az algoritmusok mesterséges neurális hálózatokon alapulnak, amelyek az emberi agy működését modellezik. A „deep” kifejezés arra utal, hogy ezek a hálózatok több rétegűek – legalább két rejtett réteget tartalmaznak –, és hatalmas mennyiségű adat feldolgozására képesek.

A deep learning modellek rendkívül hatékonyak komplex problémák – például képfelismerés, természetes nyelvfeldolgozás vagy prediktív analitika – megoldásában, ugyanakkor nagy mennyiségű és jó minőségű adatot igényelnek. Megfelelő adatmennyiség nélkül ezek a modellek könnyen túltanulhatnak, azaz nem általánosítható tudást sajátítanak el.

Deep Learning alkalmazási példák

• Képfelismerés: A Google és a Facebook deep learning modelleket használnak a képek automatikus címkézésére és a képfelismerési rendszerek fejlesztésére. A Google Képek szolgáltatásában például a deep learning segítségével a rendszer képes felismerni az egyes képeken látható tárgyakat, embereket, helyszíneket és eseményeket anélkül, hogy explicit módon címkéket rendelnének a képekhez. Ha egy felhasználó feltölt egy képet egy tengerpartról, a rendszer képes arra, hogy azonosítja a vizet, a homokot, az égboltot és egyéb elemeket, így a képeket megfelelően kategorizálja.
  • Üzleti hatás: A képfelismerési technológiák segítenek az üzleti modellek optimalizálásában is. A Google például a képek tartalmának azonosításával javítja a hirdetéseit, miközben a Facebook személyre szabott hirdetéseket kínál a felhasználóknak a képek alapján, amit az algoritmusok tanulásával és folyamatos optimalizálásával érnek el. Ezen kívül a képfelismerés az orvosi diagnosztikában, a biztonságtechnikai rendszerekben és az autonóm járművekben is egyre fontosabb szerepet kap.
    
• Beszédfelismerés: Az Apple Siri és az Amazon Alexa deep learning algoritmusokkal is képesek felismerni és feldolgozni a beszédet. Ha például a felhasználó azt kérdezi: „Mi lesz az időjárás ma?”, a rendszer nemcsak felismeri a mondatot, hanem meg is érti annak tartalmát – vagyis képes azonosítani az időre („ma”) és helyre („itt” vagy egy megadott helyszín) vonatkozó elemeket, majd ezek alapján lekérdezi az aktuális időjárás-információkat. A deep learning segítségével ezek az AI rendszerek egyre jobban képesek kezelni a különböző akcentusokat, zajos környezetben történő beszédet, vagy akár a szakszavakat is.
  • Üzleti hatás: A beszédfelismerésnek számos előnye van az üzleti életben, hiszen az emberek természetes módon tudnak interakcióba lépni a rendszerekkel. Az Amazon Alexa például képes vezérelni a vásárlásokat, emlékeztetőket állítani be, vagy akár smart home eszközöket irányítani, ami kényelmesebbé és produktívabbá teszi a felhasználók mindennapjait. Az Apple Siri, amely az iPhone-ok és más Apple eszközök integrált része, szintén javítja a felhasználói élményt, így az emberek gyorsan és egyszerűen elérhetik a kívánt információkat, vagy akár hangvezérelt módon kezelhetik az eszközeiket. Az ilyen rendszerek növekvő népszerűsége az üzletek számára új lehetőségeket ad a vásárlói élmény fokozására és az értékesítési lehetőségek bővítésére.

Mi minden fér még bele az AI világába?

A mesterséges intelligencia nem csak gépi tanulást jelent. Idetartoznak például a tudásalapú vagy szakértői rendszerek is – ezek szabályok és emberi tudás alapján működnek, és sokáig dominálták az AI fejlesztéseket. Egy ilyen híres példa a Deep Blue sakkprogram, amely 1997-ben legyőzte Garri Kaszparov sakkvilágbajnokot.

További példák az AI alkalmazási területeire:

• Számítógépes játékok: Míg régebben a játékok leginkább előre meghatározott szabályok és algoritmusok alapján működtek, addig ma már az AI képes arra, hogy dinamikusan reagáljon a játékosok döntéseire, sőt, egyes játékokban tanuló algoritmusokat is alkalmaznak, amelyek képesek alkalmazkodni a játékosok stílusához.
  • Üzleti hatás: A tanuló algoritmusok alkalmazása lehetővé teszi a játékfejlesztők számára, hogy a játékok folyamatosan fejlődjenek, és személyre szabott élményeket nyújtsanak a felhasználók számára. Az AI által vezérelt, dinamikusan változó kihívások növelhetik a játékélményt, miközben a fejlesztők új monetizációs lehetőségeket is találhatnak, mint például az egyre személyre szabottabb mikrotranzakciók vagy reklámok.
    
• Robotika: A robotika fejlődése lehetővé tette, hogy a robotok ne csak egyszerű parancsokat hajtsanak végre, hanem adatokat gyűjtsenek és azok alapján önálló döntéseket hozzanak. Az AI és a gépi tanulás alkalmazásával a robotok képesek alkalmazkodni a környezetükhöz, reagálni a változó helyzetekre és optimalizálni a műveleteiket.
  • Üzleti hatás: A robotika terjedése új lehetőségeket ad az ipari szektor számára, különösen a termelési és logisztikai folyamatokban. A robotok adat-alapú döntései lehetővé teszik a folyamatok optimalizálását, csökkenthetik a hibák számát, növelhetik a termelés sebességét, és csökkenthetik a költségeket. A jövőben a robotok egyre inkább képesek lesznek komplexebb feladatokat végezni, ami új munkahelyeket és lehetőségeket teremthet.
    
• Keresési algoritmusok, diagnosztikai rendszerek, optimalizációs modellek: A keresési algoritmusok, diagnosztikai rendszerek és optimalizációs modellek területén az AI az utóbbi években alapvető szerepet játszik a hatékonyság növelésében és a felhasználói élmény javításában. Az AI segítségével a rendszerek képesek pontosabban megérteni a felhasználói szándékokat, így az általuk adott válaszok és ajánlások egyre relevánsabbá válnak.
  • Üzleti hatás: Az AI alkalmazása az ilyen rendszerekben jelentős előnyökkel jár az üzleti világ számára. A pontosabb keresési algoritmusok segítenek a cégeknek jobban célozni a hirdetéseiket, míg a diagnosztikai rendszerek és optimalizációs modellek segítenek a döntéshozatalban, például a logisztika, a készletgazdálkodás vagy a pénzügyi elemzések terén. Az AI folyamatos fejlődése az üzleti szektort egyre rugalmasabbá és hatékonyabbá teszi.

És hol van ebben a Data Science?

Bármilyen fejlett is egy AI-modell, mit sem ér megfelelő mennyiségű és minőségű adat nélkül. Az adatok előkészítése, értelmezése és rendszerezése önálló technológiai réteggé és szakmai területté nőtte ki magát – ez az adattudomány, azaz Data Science világa.

A data scientist nemcsak elemzéseket készít, hanem üzleti problémák megértéséből kiindulva épít előrejelző modelleket, támogatja a döntéshozatalt, és akár saját gépi tanulási megoldásokat is fejleszt. Ehhez azonban megbízható, jól strukturált adatokra van szüksége – ezt a feladatot a data engineerek látják el, akik az adatgyűjtés és -tárolás technológiai hátterét biztosítják, skálázható adatarchitektúrák kialakításával.

A data mining a data science egyik előfutárának tekinthető: célja az adatokban rejlő rejtett mintázatok és összefüggések felfedése. A data analystek ezzel szemben jellemzően az üzleti döntéseket támogatják strukturált adatok elemzésével, dashboardokkal, riportokkal – gyakran ők az első lépés az adatalapú működés felé.

Ezek a szerepkörök és eszközök együtt biztosítják, hogy a gépi tanulási modellek valódi üzleti értéket teremtsenek – megbízható adatokra, értelmezésre és világos célokra építve.

AI ≠ mágikus fekete doboz

A mesterséges intelligencia nem csodatechnológia. A sikeres AI-alkalmazás kulcsa a megfelelő problémaértelmezés, a jó minőségű adatok, a megalapozott modellválasztás – és az ezek mögött álló szakemberek.

Egy jól működő AI-megoldás nem önmagától születik meg. Az első lépés a probléma pontos megértése: mit akarunk automatizálni, előre jelezni vagy optimalizálni? Ezután jön az adat – annak minősége, elérhetősége és reprezentativitása kulcsfontosságú. A rossz adatokból még a legjobb modell sem fog hasznos eredményt produkálni.

A modell kiválasztása és finomhangolása szintén nem csak technikai kérdés, hanem üzleti és etikai megfontolásokat is igényel. Fontos az is, hogy az AI ne fekete dobozként működjön a szervezeten belül – a fejlesztők, döntéshozók és felhasználók is értsék, hogyan és mire használható megbízhatóan.

Végső soron az AI értéke nem magában a technológiában rejlik, hanem abban, ahogyan az emberi tudás és tapasztalat képes kiaknázni annak lehetőségeit. A valódi innováció ott kezdődik, ahol a gépek intelligenciája találkozik a szakemberek jó kérdéseivel és valós üzleti céljaival.

Miért érdemes megérteni ezeket az alapokat?

Mert egy AI-projekt nem ott kezdődik, hogy „használjunk mesterséges intelligenciát”. Hanem ott, hogy megértjük, mire jó, milyen adatra van szükség hozzá, és milyen típusú megoldást érdemes alkalmazni. A sikeres alkalmazások mögött mindig strukturált gondolkodás, adatok és a technológia tudatos használata áll.

Nézd meg a teljes kurzust!

A cikkben bemutatott példák csupán egy kis ízelítőt adnak abból, hogyan segíthet a gépi tanulás az üzleti és technológiai fejlődésben. A valódi lehetőségek azonban ennél sokkal szélesebbek, és egyre inkább szükség van a téma szakértőire. 

Machine Learning projektek üzleti- és technológiai kihívásai a gyakorlatban képzésünk során nem csupán a fenti technológiák mélyebb megértésére tehetsz szert, hanem olyan hasznos és gyakorlati tudásra is, amely segít eligazodni a gyorsan változó AI világában. Ha úgy érzed, hogy szeretnéd elsajátítani az AI területén szükséges készségeket, csatlakozz hozzánk, és építsd karriered a jövő technológiái mentén.

Ez a kurzus nemcsak elméleti tudást ad, hanem segít eligazodni a szakmai szerepkörök, technológiák és valós üzleti alkalmazások világában is – akár fejlesztőként, elemzőként vagy vezetőként szeretnél elmélyülni a témában.

Emellett további 10+ AI témájú képzésünk is elérhető, amelyek más nézőpontból, más mélységben segítenek elmélyedni a mesterséges intelligencia különböző alkalmazásaiban – például NLP, generatív modellek vagy AI-alkalmazásfejlesztés terén. Ha pedig a cikkben említett data science területe érdekel, nálunk ebben is továbbképezheted magad – az adatelemzéstől az adatvezérelt döntéstámogatásig.Nézd meg a teljes képzési portfóliónkat, és építsd a karriered a jövő technológiái mentén – tudatosan, biztos alapokra építve.