Предсказание цен на недвижимость при помощи ИИ

Наш клиент является агентством недвижимости с огромным пулом недвижимости по всей стране. Клиент хочет предоставлять vip-клиентам особый сервис в виде предсказания цен на недвижимость в перспективе лет.

Для решения данной задачи мы запросили у клиента исторические данные о ценах на недвижимость, чтобы на них начать обучение модели машинного обучения.

Клиент снабдил нас историческими данными в виде большой таблицы со списком сделок на недвижимость за разные года. Таблица содержит очень много сделок и очень много параметров: дату сделки, цену, тип недвижимости, площадь, близлежащие школы, тип водопровода, координаты, год постройки здания, город, округ и прочие гео-данные.

Чтобы получить оценку цены на конкретную квартиру, необходимо при помощи поиска найти её в базе недвижимости. Если такого лота не существует, необходимо при помощи фильтров найти максимально похожую недвижимость в базе данных в том же районе города, на той же улице или в том же жилом доме.

Далее сервис выдает вероятную стоимость на недвижимость через 1 год, 2 года, 5 и 10 лет. В каждом случае указывается дельта цены от той цены, за которую сейчас продается данная недвижимость.

Если жилплощадь была найдена в том же районе или на той же улице, сервис предупреждает о том, что вероятность достижения такой цены лишь 70-80%, в то время как при нахождении жилплощади в том же доме, повышает вероятность до 90%.

На настоящий момент наша модель машинного обучения хорошо предсказывает цены на недвижимость в интересующих клиента районах на 95% всех объектов недвижимости клиента.