AI szakszótár

Trend előrejelzés              Idősoros minták alapján irányok és változások jelzése.    Anomália detektálás       Szokatlan eltérések automatikus jelzése (minőségromlás, költségugrás).    KPI         Kulcsmutatók, amelyekhez döntéstámogatást érdemes kötni.  Menedzsment riport automatizálás         Riportok előállítása és rövid értelmezése automatizáltan.                AI platform         Keretrendszer az AI fejlesztéséhez, telepítéséhez, felügyeletéhez és skálázásához.            MLOps platform              ML életciklus „üzemeltethetővé” tétele (mint DevOps a szoftvernek).     AI governance   Szabályok és kontrollok: mit, hogyan, ki használhat, és milyen kockázatok mellett.       AI üzemeltetés  Éles működés biztosítása (monitoring, incidenskezelés, frissítések, költség).            AI skálázás          Pilotból több csapatra, több rendszerre, üzemszerű működésre bővítés.  Modell monitoring          Teljesítmény, hibaarány, drift és költség figyelése élesben.                Drift       Amikor a modell „körülményei” változnak, és romlik a pontosság.            Data drift             Az input adatok eloszlása megváltozik (pl. új termékportfólió).    Concept drift      A jelenség maga változik (pl. ügyfélviselkedés, piac).                Observability     Láthatóság: mérés, log, trace – hogy tudd, mi történik a rendszerben.    Logging Naplózás: ki mit kért, mit válaszolt az AI (audit, hibakeresés).       Auditálhatóság Utólag vissza tudod nézni, mi és miért történt (compliance).    RBAC     Role-Based Access Control: szerepkör-alapú jogosultságok.         SSO        Single Sign-On: vállalati beléptetés az AI rendszerekhez. DLP        Data Loss Prevention: adat-szivárgás elleni kontrollok.    PII           Személyes azonosító adatok (GDPR kockázat).          GDPR    EU adatvédelmi szabályozás; AI megoldásoknál kulcs a jogalap és adatkezelés.       Anonimizálás     Azonosíthatóság végleges megszüntetése.           Pszeudonimizálás            Azonosítók cseréje, de visszafejthető kulccsal (szabályozott használat).          Guardrails           Szabályok és korlátok a biztonságos válaszadásért (tiltások, stílus, forrás).      Prompt injection              Támadási minta: a user megpróbálja az AI-t „rossz” utasításra rávenni.           Jailbreak              Tiltások megkerülésére tett kísérlet a modellnél.               Költségkontroll                Token/használat alapú költségek kezelése (limit, cache, policy).  Rate limit             Kérések korlátozása a stabil működéshez és költséghez.         Cache    Gyakori válaszok gyorsítása és olcsóbbá tétele (ha üzletileg megengedett).                Azure AI               Microsoft enterprise AI platform-ökoszisztéma (építés, üzem, jogosultság, integráció).    Google Vertex AI             Google enterprise AI platform; modellek életciklusához és üzemeltetéséhez.       Amazon SageMaker                AWS AI/ML platform; tréning, deployment, üzemeltetés vállalati módon.              Kubeflow            Kubernetes-alapú ML platform megközelítés, erős kontrollal és testreszabással.          ChatGPT              Ismert LLM-alapú asszisztens élmény; vállalati környezetben policy és kontroll kérdés. Claude  LLM-alapú asszisztens, gyakran „üzletibb/írásos” felhasználásban emlegetik.          Perplexity            Keresés-közeli AI élmény: kérdésre válasz, forrásokra támaszkodó szemlélettel (terméktől függ).