Публикации по теме 'real-estate'
Извлекайте информацию из новостных статей с помощью веб-скрейпинга и НЛП.
Извлекайте информацию из новостных статей с помощью веб-скрейпинга и НЛП.
Альтернативным способом проверки результатов, полученных с помощью вашего алгоритма и моделей машинного обучения, могут быть новостные статьи, и что лучше сделать, если результаты были проверены и проверены журналистом.
В этой статье основное внимание будет уделено коммерческой недвижимости Нью-Йорка, а информация, которую мы будем извлекать из этих новостных статей, будет включать их адреса и общий статус..
Встряхивая рынок жилья с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения
Этот рассказ исследует проблемы на рынке недвижимости. Оцифровка и новые технологии, такие как искусственный интеллект, открывают захватывающие возможности для решения этих проблем.
Тратить последние дни на изучение последних изменений на рынке жилья было удручающим. Подобные заголовки свидетельствуют об этом; Исчезающая доступная квартира , Без укрытия и Рынок аренды сломан . Стоимость жилья резко выросла - не только в большинстве стран Европы, но и в США; Особенно сильно от..
Берегись, Zillow, здесь идет Jestimate!
Берегись, Zillow, здесь идет Jestimate!
Использование машинного обучения для прогнозирования цен на жилье в Сан-Франциско
Как специалист в области недвижимости и обработки данных, я всегда восхищался Zestimate Zillow. В духе соревнования я разработал оценку Джима или Jestimate!
Оценки односемейных домов в Сан-Франциско на 2018 год
На следующей интерактивной карте показаны продажи домов в Сан-Франциско в 2018 году по районам. Щелкните район, а затем щелкните дом в таблице..
Рост машинного обучения в сфере продаж недвижимости
Рост машинного обучения в сфере продаж недвижимости
Может ли искусственный интеллект заменить продавцов недвижимости?
В прошлом году я сидел в аудитории ICNY в отеле Marriott Marquis в Мидтауне Манхэттена, слушая высказывание Брэда Инмана о том, что мы перешли эру больших данных в эпоху прогнозной аналитики . Описательный анализ (исторические данные), безусловно, уступил место прогнозному исследованию (заглянуть в будущее), но я бы также предположил, что мы уже даже начали..
Наука о недвижимости: сопоставление и покупка
Ваши данные знают вас лучше всех, пусть они найдут дом вашей мечты.
Индустрия недвижимости использует тонны данных, которые не используются каждый год. В этой статье мы обсудим, как передовые технологии помогают инвесторам в недвижимость, брокерам и компаниям использовать огромное количество информации в отрасли, чтобы помочь людям найти дом своей мечты.
В 2017 году в Field Actions Science Reports появилась статья , посвященная влиянию ИИ, машинного обучения и прогнозной аналитики..
Прогнозирование изменений индекса стоимости домов Zillow по почтовому индексу
В этой статье я подробно описываю процесс и результаты моделирования Zillow Home Value Index (ZHVI) по почтовому индексу на три, шесть и двенадцать месяцев. Представленные здесь модели могут служить полезным инструментом для людей, рассматривающих возможность покупки или продажи дома в ближайшие двенадцать месяцев в рамках почтового индекса, на который распространяются модели.
Обзор
Во-первых, важно понимать, что моделируется и почему. Основополагающей концепцией является Zestimate..
Волна Интернета вещей: зачем нам нужны умные здания и почему мы должны хотеть их сейчас
Ниже приводится запись моей презентации на Smart Building Summit в Сиднее. Я представил эту презентацию 28 ноября 2017 г.
Я часто задаюсь вопросом: почему умных зданий меньше? Всю свою карьеру я работаю в сфере строительства и энергетики. Я видел много стартапов и инновационных бизнес-моделей, которые приходят и уходят. Как специалист по управлению продуктами, я изучаю, что сработало, а что нет, с целью способствовать внедрению технологий, которые я считаю очень ценными...
