Искусственный интеллект в оценке стоимости

Искусственный интеллект в оценке стоимости

Цель: разработка систем поддержки принятия решений при оценке стоимости, основанных на искусственном интеллекте.

Задачи:

1. автоматизированный сбор данных;
2. геокодирование;
3. описание свойств рынка;
4. проверка статистических гипотез о свойствах рынка;
5. задачи классификации: кластерный анализ, метод k-средних и т. д.;
6. задачи снижения размерности;
7. методы параметрической статистики: анализ корреляции, регрессионный анализ и т. д. Ю;
8. методы непараметрической статистики: анализ корреляции, регрессионный анализ и т. д.;
9. методы машинного обучения: решающие деревья, их леса, градиентный бустинг.
10. нейронные сети: перцептрон, свёрточные.