¿Cuáles son las técnicas más modernas de minería de datos / aprendizaje automático sobre datos inmobiliarios?

Bueno, los datos son datos, ya sea sobre la vida salvaje o los muffins hacen muy poca diferencia, es solo información en forma cruda o desorganizada (como alfabetos, números o símbolos) que se refieren o representan condiciones, ideas u objetos. .

Tampoco necesita utilizar las técnicas de aprendizaje automático más sofisticadas para obtener información de sus datos. Verá, el aprendizaje automático se trata de la construcción y el estudio de sistemas que pueden aprender de los datos. Para usar su ejemplo, un sistema de aprendizaje automático podría recibir capacitación sobre datos inmobiliarios para aprender a distinguir entre vecindarios buenos y vecindarios malos,

Digamos que incluye los perfiles de los vendedores y los compradores, como edad, ingresos, estatuas maritales, unidades residenciales anteriores, etc. Después de aprender, se puede utilizar para clasificar a los posibles compradores e identificar a aquellos que probablemente hagan una buena oferta o no, y las condiciones del mercado en las que es más probable que se produzcan dichas ofertas.

Espero que esto sea útil porque simplemente no puedo ver cómo una lista de Técnicas de Aprendizaje Automático podría ser más útil. De cualquier manera, aquí va ……

• Asociación de aprendizaje de reglas
• Programación lógica inductiva
• Soporte de máquinas vectoriales
• Redes neuronales artificiales
• Asociación de aprendizaje de reglas
• Diccionario escaso apoyado
• Similitud y aprendizaje métrico
• Aprendizaje de la representación
• Inclinación de refuerzo
• Árbol de decisión de aprendizaje
• Agrupamiento
• Redes bayesianas

En su mayoría, depende de cuál es la tarea, qué tipo de datos tiene (hablando de las características de sus datos), qué desea inferir de los datos (cuál es la pregunta que desea responder de los datos).

Los enfoques más utilizados son algoritmos como:

• SVM – Suport Verctor Machine
• Árboles al azar
• Redes neuronales artificiales
• Bayes ingenuos
• etc.

Algunos de esos enfoques aportan diferentes beneficios, como buena velocidad, legibilidad de los conocimientos adquiridos, ajuste de parámetros, etc. Muchos de ellos son estadísticamente similares en sus resultados a lo largo de las diferentes tareas que puede encontrar, por lo que puede darse cuenta de que no existe ” el mejor “algoritmo para todas las tareas.

A medida que avanza en su búsqueda de conocimiento en el área de bienes raíces, es posible que necesite usar un software con esos algoritmos ya implementados. Te sugiero que comiences con un paquete llamado WEKA ( http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/w …). Es muy utilizado y hay muchos videos que explican su uso.

También es importante tener en cuenta la tarea de aprendizaje automático que desea realizar antes de buscar el “mejor” algoritmo. Busque problemas similares a los suyos y vea cómo las resolvieron diferentes personas. Te ayudará en tu camino.

Buena suerte.