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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.