Exploiter le Deep Learning pour l’analyse des prix des zones urbaines
Résumé
Dans le marché immobilier dynamique d'aujourd'hui, il est essentiel pour les professionnels de l'immobilier d'évaluer avec précision le prix des différentes zones d'une ville. Cependant, cette tâche a toujours été difficile et chronophage. Pour résoudre ce problème, notre équipe d'AI Superior a développé une basé sur l'apprentissage profond solution pour une plateforme immobilière en ligne leader. En utilisant une approche de segmentation sémantique, nous avons créé un système qui analyse les cartes des villes, identifie et classe diverses zones et extrait des informations précieuses pour évaluer avec précision le prix des zones.
Défi
Une plateforme immobilière en ligne de premier plan avait besoin d'une solution qui faciliterait l'évaluation de la valeur des zones urbaines au sein d'une ville. Afin de fournir aux professionnels du secteur des informations plus précises, notre modèle de segmentation a été proposé comme outil potentiel pour les aider dans ce processus.
Solution par AI Superior
Pour relever ce défi, notre équipe d'AI Superior s'est lancée dans un projet visant à développer une solution facilitant l'évaluation des prix des zones d'une ville.
La première étape de notre projet consistait à analyser le plan de la ville en question. En utilisant une approche de segmentation sémantique, nous avons généré une carte de segmentation dense de la zone où chaque pixel a été attribué à l'une des classes prédéfinies suivantes : routes (y compris pavées, autoroutes et routes secondaires), maisons d'habitation (y compris les petites maisons et les immeubles à plusieurs étages), les infrastructures (y compris les zones commerciales et les travaux de développement/construction en cours), les espaces verts (comprenant des arbres) et les zones ouvertes (disponibles pour un développement immobilier potentiel). Cette analyse complète a permis une compréhension détaillée de l'aménagement et de la composition de la ville.
Pour mieux comprendre l'évolution de la ville au fil du temps, nous avons incorporé dans notre analyse des cartes historiques de différentes années. En comparant et contrastant ces cartes, nous avons pu extraire des informations et des statistiques sur le développement de la ville. Notre analyse était principalement axée sur la surveillance de la disponibilité de zones ouvertes pour un développement immobilier potentiel au fil du temps. Ces informations temporelles se sont révélées inestimables pour évaluer la valeur et l'attrait de régions spécifiques de la ville et ont permis à la société immobilière d'appliquer son expertise et sa connaissance du marché pour déterminer des évaluations de prix appropriées.
Résultat et implications
La mise en œuvre de notre système a fourni à la société immobilière des informations et des données précieuses pour faciliter des évaluations de prix plus efficaces. En visualisant et en comprenant la composition des différentes zones, l'entreprise pourrait appliquer son expertise et sa connaissance du marché pour déterminer des évaluations de prix appropriées. En conséquence, ils ont pu offrir des services améliorés à leurs utilisateurs, contribuant ainsi à un marché immobilier plus efficace et mieux informé.
Ce projet illustre l'engagement d'AI Superior à donner aux industries les moyens de technologies d'IA de pointe. Avec une expérience avérée de réussite projets, nous continuons à stimuler l'innovation et à façonner l'avenir de immobilier évaluation.
French 
English 
German 
Arabic 
Dutch 
Spanish