Штучний інтелект

Анотація: У статті розглянуто питання підвищення якості наборів даних, що збираються з відкритих джерел. Проаналізовано головні особливості таких наборів даних, запропоновано шляхи їх вирішення. Ці підходи було протестовано на різних алгоритмах для оцінювання вартості нерухомості і серед них було визначено найкращі.

Ключові слова: оцінка вартості нерухомості, навчальна вибірка, штучні нейронні мережі.

Посилання:

1. Helbich M. et al. Data-driven regionalization of housing markets //Annals of the Association ofAmerican Geographers. – 2013. – Т. 103. – №. 4. – S. 871-889.
2. Zurada J., Levitan A., Guan J. A comparison of regression and artificial intelligence methods in a massappraisal context //Journal of Real Estate Research. -- 2011.
3. Baranzini A., Schaerer C. A sight for sore eyes: Assessing the value of view and land use in the housingmarket //Journal of Housing Economics. -- 2011. -- Т. 20. -- №. 3. - S. 191-199.
4. Kuşan H., Aytekin O., Özdemir İ. The use of fuzzy logic in predicting house selling price //Expertsystems with Applications. -- 2010. -- Т. 37. -- №. 3. -- S. 1808-1813.
5. Bourassa S., Cantoni E., Hoesli M. Predicting house prices with spatial dependence: A comparison ofalternative methods //Journal of Real Estate Research. – 2010.
6. Kauko T. A comparative perspective on urban spatial housing market structure: Some more evidence oflocal sub-markets based on a neural network classification of Amsterdam //Urban Studies. – 2004. –Т. 41. – №. 13. – S. 2555-2579.