Algoritmo de Redes Neuronales para estimar el valor de inmuebles residenciales

Alejandro Gaviria Jaramillo

•Objetivo•Datos•Modelo•Resultados

Objetivo

Estimar el valor de una vivienda a partir de sus características y el entorno geográfico

Datos

• Ubicación geográfica• Tipo de inmueble• Área• Antigüedad• Número de habitaciones• Número de baños• …

Datos

• Bases de datos propias

• Bases de datos de terceroso Entidades públicas / datos abiertoso Levantamiento de información utilizando técnicas de webscraping

Modelo

•Se seleccionó un modelo de redes neuronales•Permite analizar grandes volúmenes de información•Se puede implementar para estimar un valor, nosolo se aplica para clasificación

AI

Machine Learning

Lenguage Processing

Vision

Speech

Aprendizaje Supervisado

Aprendizaje No Supervisado

La idea es enseñarle al computador como hacer algo

La idea es dejar al computador que aprenda por sí solo

Machine Learning

Clasificación Regresión Clúster Extracción de Reglas

Los datos están clasificados en diferentes categorías. Por

ejemplo Spam/ no spam, fraude/ no fraude,

Por cada clasificación se tiene un conjunto de características.

Los datos están descritos por valores reales. Por ejemplo, datos de series de tiempo o

corte transversal.

Los datos no están clasificados ni descritos por valores reales. Se pueden clasificar en diferentes

grupos basados en la similitud de las características de los datos

Los datos se utilizan para extraer reglas o condiciones

matemáticas.

Aprendizaje Supervisado

Aprendizaje No Supervisado

¿Qué es una red neuronal?

• Una red neuronal es un algoritmo que trata de imitar al cerebrohumano.

• Es una técnica de vanguardia para muchos problemas de aprendizajeautomático.

• Ha tenido un gran crecimiento en los últimos años por los avancescomputacionales.