En el dinámico mercado inmobiliario actual, evaluar con precisión el precio de las diferentes zonas dentro de una ciudad es esencial para los profesionales inmobiliarios. Sin embargo, esta tarea ha sido tradicionalmente desafiante y requiere mucho tiempo. Para abordar este problema, nuestro equipo en AI Superior ha desarrollado un basado en aprendizaje profundo solución para una plataforma líder en bienes raíces en línea. Al emplear un enfoque de segmentación semántica, hemos creado un sistema que analiza mapas de ciudades, identifica y clasifica varias áreas y extrae información valiosa para evaluar el precio de las zonas con precisión.
Aprovechar el aprendizaje profundo para el análisis de precios de zonas urbanas
Resumen
Desafío
La compañía de seguros que operaba en el ámbito médico/sanitario se enfrentaba al desafío del desarrollo de políticas de precios. Para ellos, era importante comprender los riesgos relacionados con un paciente en particular y ajustar los modelos de política de precios en consecuencia. A cambio, el cliente esperaba obtener ahorros considerables.
Solución de AI Superior
Construimos una aplicación basada en un modelo de aprendizaje automático predecir las probabilidades de una enfermedad particular de acuerdo con muchas características y parámetros de entrada, incluido el historial médico. Para ello entrenamos a un modelo de aprendizaje profundo eso era abordar efectivamente desafíos intrínsecos como el desequilibrio de clases. Además, creamos un marco de validación para comparar objetivamente múltiples enfoques y garantizar que el modelo creado superara significativamente a otros.
Resultado e implicaciones
La solución de ciencia de datos desarrollada superó significativamente a los modelos de referencia basados en estadísticas. El resultado del modelo se utilizó para optimizar la política de precios para aumentar los ingresos y gestionar mejor los riesgos.
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