AIの学習のさせ方に３種類ある（学習済み利用、転移、新規）

失敗確実なAI活用システム
https://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/5a1226e455e8690a3e3aa753284134e0

では、システムの構築方法（AIの入れどころ）によって、AI導入システムは失敗するっていうことを書いた。

つまり、

　　　　　　 ＊－＊
車車間情報　→｜人｜→タイヤ
センサー情報→｜工｜→ブレーキ
路車間情報　→｜知｜→アクセル
行先等希望　→｜能｜→車内クーラー
　　　　　　 ＊－＊　　　：

は、学習データを作れないから無理っぽく

　　　　　　　　　　　　　　　＊－＊
他車両　　→　車載間通信装置　→｜制｜
　　　　　　　　　　　　　　　｜御｜→強化学習でアクチュエーター制御→車両移動
　　　　　　　　　　　　　　　｜装｜
走路環境　→CNNでセンサー処理→｜置｜
　　　　　　　　　　　　　　　＊－＊

なら、作れそうという話。

それに関連したことで、機械学習させる場合３種類あるという話も付け加えておく

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■機械学習のさせ方には３種類ある

（１）１この学習済みデータを利用して、個々の機械学習プログラムが動く
　　例：OCRなど。数字学習済みデータを使って、数字を判別させる。
　　このとき、入力画像データが暗かったり、大きかったりしたら、適切な入力になるように、データを加工する（正規化）

（２）ある程度学習したものをつかって、現場のデータを追加学習させて使う
　　いわゆる転移学習

（３）既存の学習データはなく、新規に学習させる。


現状、（１）、（２）でどこまでいけるのか、（３）で学習できるのか？がはっきりとは言い切れないので、
AIシステムの開発リスクが大きくなっている。