Actualmente en la universidad estamos dando el tema de la Redes Neuronales Autónomas, algo apasionante, sencillo y a la vez increíblemente complicado de desarrollar con precisión.
Pero, lo que queda muy claro, es que cualquier Big Data real, hoy en día sería muy difícil de explotar sin esta técnica de aprendizaje automático.
Y por qué es así, bueno, digamos que si analizamos la situación de los datos y si queremos aprender y predecir cuales 
son los resultados antes de que se produzcan deberemos conjugar los datos con el análisis de datos, pero claro, si hablamos de unos pocos datos podríamos utilizar técnicas mas convencionales, pero claro, si queremos manejar la cantidad de datos que actualmente somos capaces de almacenar y con ello dar un resultado, las técnicas tradicionales ya no son suficientes.
Al combinar las entradas de datos y generar un perceptrón multicapa nos dará 
como resultado lo que estamos buscando, a mayor cantidad de datos, mayor precisión lograremos, ya que nuestro proceso de aprendizaje será mayor, mejor y más fiable.
Os recomiendo ver los vídeos de Javier Garcia, ya que ayudan a comprender muy bien el funcionamiento, deducir poco a poco los pasos que hay que dar y al final, entender las posibilidades de lo que hoy en día llamamos «inteligencia artificial» que no es más que comprender nuestras costumbre para proporcionarnos automáticamente una respuesta fácil.
https://www.youtube.com/watch?v=jaEIv_E29sk
Esto no se si es bueno, ya que dejamos de pensar por nosotros mismos para que piense algo por nosotros 😉
Una de las conclusiones que he sacado, es que sin una cantidad de datos suficientes, todos los modelos de Redes Neuronales sería poco precisos, y cuanto más datos mucho mejor, así que la pregunta es clara ¿sería efectiva una Red Neuronal sin Big Data? Como no soy un experto os lo dejo en el aire, pero desde mi punto de vista diría que no.
Por el contrarío, ¿seríamos capaces de analizar los datos sin una red neuronal? creo que ya he me repito, pero diría que no.
Así que inevitablemente vemos como estos dos mundos se han unido y será muy difícil separar lo que la necesidad de análisis juntó 😉
Otro día intentaré explicar los conceptos de «Machine Learning y Deep Learning» ya que conviven con todo lo que os he escrito hoy.
Por cierto, ¿veremos ataques informáticos con Redes Neuronales Artificiales? yo creo que sí, esté artículo es muy interesante, ya que como siempre el hombre busca lo bueno y lo malo, y en este caso lo malo ha llegado
https://elpais.com/tecnologia/2018/06/12/actualidad/1528817496_395569.html
si la empresa esta avanzada, tendrá todo organizado en un Data WareHouse. El Data WareHouse es una base de datos de bases de datos, donde se recopilan todos los datos y después se hace la explotación de los mismo dependiendo de las necesidades.
lucionado por la cantidad masiva de datos que manejaban pasaron a denominarse Big Data(es una explicación sencilla pero no exacta, no me lo toméis en cuenta), pero para ser un Big Data de verdad hay que recibir información desde varios puntos, tanto internos como externos. Imaginaros que un cliente entra en una pagina web para realizar un pedido, realiza el pago a través de su tarjeta y a su vez pincha en un anuncio de publicidad que teníamos en la página y se lo recomienda a un amigo a través de una red social, y por supuesto, sabemos desde dónde ha realizado la petición, un smartphone, tablet, pc etc, navegador usado y toda la información que podamos capturar.