住宅価格を予測する人工知能の実験

[広告_1]

ホーチミン市ベトナムの科学者グループが約200の住宅データセットを収集し、それを機械学習モデルに入力して、市場に近い住宅価格を予測しました。

この研究は、1月12日朝、ベトナム・ドイツ大学が主催したアジア都市化に関する国際科学会議（AUC2024）で報告された。研究チームの代表者でベトナム・ドイツ大学工学部コンピュータサイエンス科講師のトラン・ホン・ゴック博士は、現在、居住や投資目的で不動産を購入する需要が非常に大きいと語った。現在の価格を参考にする情報チャネルは数多くありますが、家の本当の価値を判断するのは困難です。研究チームは、最も現実的な予測を行うためのモデルを構築したいと考えています。

ホーチミン市のアパートプロジェクトは2024年1月に販売される予定。写真：グエン・ティエウ — ホーチミン市のアパートプロジェクトは2024年1月に販売される予定。写真：*グエン・ティエウ*

専門家はホーチミン市ゴーヴァップ地区の住宅に関する約200件のデータを使用した。グループは知識と経験を活かして、データの処理とクリーニングを行います。場合によっては、専門家が直接家を訪問し、その価値を査定してデータベースに入力します。

クリーンアップされたデータセットは 23 の属性に分かれており、場所、エリア、階数、部屋数、建築年、住宅タイプ、内装と外装のデザイン、修理状況、周囲のアメニティなどの住宅の特徴が表示されます。

データはグループ化され、機械学習モデルに入力され、98% の精度で住宅価格を予測します。「現在、データセットのサイズは限られているため、近い将来、チームはビンズオン省トゥドゥック市のタウンハウスに関するデータをさらに収集する予定です」とゴック博士は述べた。同グループは、道路や橋など周囲のアメニティが変化すると住宅の価値も変化するため、住宅価格が常に現実に近くなるように機械学習モデルのデータを継続的に更新する必要があると考えている。

ユーザーが23の属性で家を説明する情報を入力すると、AIシステムが価格予測を表示します。しかし、ゴック博士は、新たな研究は6カ月かけて行われたものであり、AIモデルを利用するためのプラットフォームとなるウェブサイトの構築には時間がかかると述べた。さらに、同グループのAIモデルには、計画書やレッドブックに関するデータがありません。これらは、住宅の合法性と価値を判断するための重要な指標と考えられています。

ゴック博士によると、住宅価格を予測する AI モデルを構築することで、持続可能でスマートな都市開発を透明に管理できるようになります。ただし、機械学習モデルが正確に機能するには、入力データソースが正確である必要があり、これはマネージャーの公平性に大きく依存します。

同グループの研究は、AUCに出席した100人以上の国内外の学者による40件の発表のうちの1つであった。議論のテーマには、空間変革、スマートシティ、インフラストラクチャと気候変動、社会とガバナンスなどが含まれます。この会議は、都市化研究分野における現在の問題と課題を議論することに焦点を当て、研究者、政策立案者、利害関係者が集まり、研究を共有し、アジアの都市化のさまざまな側面についての経験から学ぶ機会を提供します。

ベトナム・ドイツ大学の副学長トーマス・G・アウリグ博士は、この会議では都市開発に役立つ研究を行っている若手科学者の多くの研究成果が紹介されたと語った。彼は、AUC2024 が研究コミュニティが知識を学び共有し、学術ネットワークとコラボレーションを強化するのに役立つことを期待しています。

ハアン

[広告2]
ソースリンク