Эксперименты с искусственным интеллектом для прогнозирования цен на жилье

Хошимин Группа вьетнамских ученых собрала около 200 наборов данных о жилье и поместила их в модель машинного обучения, чтобы спрогнозировать цены на жилье, близкие к рыночным.

Результаты данного исследования были представлены на международной научной конференции по азиатской урбанизации (AUC2024) утром 12 января, организованной Вьетнамско-немецким университетом. Представитель исследовательской группы, доктор Чан Хонг Нгок, преподаватель компьютерных наук факультета инженерии Вьетнамско-германского университета, сказал, что в настоящее время спрос на покупку недвижимости для проживания и инвестиций очень велик. Что касается текущей цены, то существует множество каналов информации, но определить реальную стоимость дома сложно. Исследовательская группа хочет создать модель, которая позволит делать максимально реалистичные прогнозы.

Проект апартаментов в Хошимине начнет продаваться в январе 2024 года. Фото: Нгуен Тиеу — Проект апартаментов в Хошимине начнет продаваться в январе 2024 года. Фото: *Нгуен Тиеу*

Эксперты использовали данные почти о 200 домах в районе Го Вап города Хошимин. Группа использует свои знания и опыт для обработки и очистки данных. В некоторых случаях эксперты приезжают непосредственно для осмотра и оценки стоимости дома, чтобы внести ее в базу данных.

Очищенный набор данных разделен на 23 атрибута, показывающих характеристики дома, такие как местоположение, площадь, количество этажей, количество комнат, год постройки, тип дома, внутренний и внешний дизайн, состояние ремонта, окружающие удобства...

Данные группируются и загружаются в модель машинного обучения для прогнозирования цен на жилье с точностью 98%. «В настоящее время набор данных ограничен по размеру, поэтому в ближайшем будущем команда соберет больше данных о таунхаусах в городе Тху Дук, Бинь Дуонг ...», - сказал доктор Нгок. Группа считает, что стоимость дома будет меняться по мере изменения окружающих удобств, таких как дороги, мосты и т. д., поэтому необходимо постоянно обновлять данные для модели машинного обучения, чтобы цена дома всегда была близка к реальности.

Когда пользователи вводят информацию, описывающую дом с 23 атрибутами, система искусственного интеллекта выдает прогноз цены. Однако доктор Нгок сообщил, что новое исследование было проведено за 6 месяцев, и требуется время, чтобы создать веб-сайт как платформу для использования модели ИИ. Кроме того, в модели ИИ группы нет данных о планировке, красных книгах... Это считается важным показателем для определения законности и стоимости дома.

По словам доктора Нгока, создание модели ИИ для прогнозирования цен на жилье помогает прозрачно управлять устойчивым и интеллектуальным развитием городов. Однако модель машинного обучения работает точно, поскольку источник входных данных должен быть корректным, а это во многом зависит от беспристрастности менеджера.

Исследование группы было представлено в числе 40 докладов более 100 отечественных и зарубежных ученых, присутствовавших на конференции AUC. Темы обсуждения включают: пространственную трансформацию, умные города, инфраструктуру и изменение климата, общество и управление. Конференция посвящена обсуждению текущих вопросов и проблем в области исследований урбанизации и предоставляет возможность исследователям, политикам и заинтересованным сторонам встретиться, обменяться результатами исследований и извлечь уроки из опыта по различным аспектам урбанизации в Азии.

Доктор Томас Г. Аулиг, вице-президент Вьетнамско-германского университета, сказал, что на конференции было представлено много работ молодых ученых, исследования которых направлены на развитие городов. Он надеется, что AUC2024 поможет научному сообществу получать знания и обмениваться ими для укрепления академических сетей и сотрудничества.

Ха Ан

Ссылка на источник