Využití Street View a Družicových snímků pro odhad cen nemovitostí

Abstract

Príchod veľkých dát otvoril množstvo príležitostí, jednou z nich je aj využitie v odvetví oceňovania nehnuteľností. Bežné zdroje a štatistické metódy, ktoré sa využívali pri odhade cien nehnuteľností, nahrádzajú zdroje veľkých dát. Zároveň sa využívajú hlboké a strojové učenia za pomoci neurónových sieti, v ktorých je možné implementovať hedonické a iné modely. Hlavná výhoda hedonického modelu spočíva v presnom predpovedaní cien nehnuteľností. Takýto odhad slúži ako pomôcka pre realitné kancelárie, maklérov a ľudí, ktorí chcú uviesť svoju nehnuteľnosť na trh. Pre jednotlivcov ako i zákazníkov realitných je najdôležitejším kritériom presná cena a sú spokojní s používaním modelov čiernej skrinky, ako sú neurónové siete. Práca sa zaoberá implementáciou veľkých obrazových zdrojov dát street view a družicových snímkou do hedonického modelu, za použitia strojového a hĺbkového učenia, pre odhad cien nehnuteľností.

The advent of big data has opened many opportunities. One of which is its use in the real estate valuation industry. Big data sources replace common sources and statistical methods used to estimate property prices. At the same time, deep and machine learning is used using neural networks, in which hedonic and other models can be implemented. The main advantage of the hedonic model is the accurate prediction of real estate prices. Such an estimate serves as a tool for real estate industry, brokers and people who want to market their property. For individuals as well as real estate customers, the most important criterion is the exact price and they are satisfied with the use of black box models, such as neural networks. The work deals with the implementation of large image sources of street view data and satellite imagery into a hedonic model, using machine and deep learning, for estimating real estate prices.