Élaboration d'une intelligence artificielle pour la tarification dynamique de propriétés

Le projet porte sur l'intégration d'un volumetric d'un données structurées et non-structurées，presentement sous-exploitées dans le processus d'évaluation immobilière.在一般情况下，评估者对评估的有效性有一个名称上的限制。评估不动产活动市场的实际方法是基于销售价格的历史、Au市场关系的价值估计、供应与需求的关系、不动产的定位和宏观特征，如地形表层、可居住表层、定义质量和不动产等。该技术采用相对常数的方法，并可采取如下措施：在当前的其他国家，水平面的存在、材料的质量和营养、服务的邻近性、植被在地形上的成熟度等方面，表面加湿度的实际值各不相同。在利用可回收数据和抽油机考虑到不动产估价的精确性后，JACOBB利用了鉴定机来鉴定不动产价值的最佳特征。

Le projet porte sur l'intégration d'un volume massif de données structurées et non-structurées, présentement sous-exploitées dans le processus d'évaluation immobilière. De façon générale, l'évaluateur se fie à un nombre limité de caractéristiques sur une propriété afin d'effectuer l'évaluation. La méthode actuelle que l'on retrouve sur le marché pour évaluer un actif immobilier est uniquement basée sur l'historique du prix de vente, l'estimation de la valeur par rapport au marché, la relation entre l'offre et la demande, la localisation et les caractéristiques macros de l'immeuble telles que la superficie de terrain, superficie habitable, qualité de finition et âge des immeubles, etc. Pourtant, cette technique suggère des prix relativement constants et peu réactifs tandis que la vraie valeur varie de façon plus complexe, en fonction entre autres du goût du jour, de la présence d'un plan d'eau, de la qualité et la noblesse des matériaux, de la proximité des services, de la maturité de la végétation présente sur le terrain. Afin d'exploiter les données recueillies et de raffiner considérablement la précision de l'évaluation immobilière, JACOBB utilisera l'apprentissage machine afin d'identifier les caractéristiques ayant le meilleur pouvoir prédictif sur la valeur d'un immeuble.