Estater تساعدك على خلق قيمة من العقارات
ما المقصود بتعلم الآلة؟
التعلم الآلي هو أحد فروع علوم الحاسوب التي تطور برمجيات تمكن أنظمة الحاسوب التعلّم من البيانات. ويُستخدم في العديد من التطبيقات، بما في ذلك استخراج البيانات ومعالجة اللغات الطبيعية والتحليلات التنبؤية.
أحد الاستخدامات الأكثر شيوعًا للتعلم الآلي هو التنبؤ بقيم العقارات. وذلك من خلال استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحليل البيانات السابقة واكتشاف الأنماط المختلفة ، كما يمكن التنبؤ بكيفية تغير قيم العقارات في المستقبل. واستخدام هذه البيانات لاحقاً في اتخاذ قرارات مستنيرة حول الاستثمار في العقارات أو بيعها.
تستخدم استيتر Estater خوارزمية التعلم الآلي لتزويد مستخدميها بأفضل وأدق التقديرات. من خلال استخدام بيانات المعاملات والسمات العقارية في تقديم نتائجها.
اقرأ أكثر
نموذج التقييم الآلي: دليلك الوحيد
نظراً للتوجه العالمي نحو الأتمتة، أصبح ضرورياً الرجوع إلى نموذج ألي فى تقييم العقارات. يعتبر مقياس استيتر Estater Meter، أداة تقييم سهلة الاستخدام، أفضل مثال لذلك. حيث يستخدم خوارزميات التعلم الآلي لتقدير القيمة العقارية الدقيقة.
كما تقدم استيتر Estater تنبؤات دقيقة باستخدام تقنيات التعلم الآلي والانحدار مدعومة بكميات ضخمة من البيانات.من شأنها:
- تحسين الكشف والتصنيف والتنبؤ
- توفير الوقت والمال
- تحسين تجربة المستخدم بتقديم نتائج دقيقة
- التصدي للاحتيال والتهديدات الأمنية الأخرى
- تقديم خيارات مختلفة
كيف يساعد التعلم الآلي في التنبؤ بقيمة العقارات؟
اتسع مفهوم تطبيق التعلم الآلي في تقييم العقارات. حيث تتعرف هذه التكنولوجيا على الأنماط المبهمة في البيانات لدى البشر.لذا يتبع مقياس استيتر Estater Meter أ خوارزمية التعلّم الآلي للتنبؤ بالقيم الدقيقة والموثوقة.
تقدم استيتر Estater التقارير متضمنة التفاصيل الآتية :
- مساحة العقار
- الموقع العام (المحافظة، المدينة، المنطقة)
- بيانات سابقة عن سعر العقار
- بيانات سابقة عن سعر العقار
- بيانات سابقة عن مبيعات العقار
خوارزمية التعلم الآلي التي تعزز نماذج التقييم الآلي
يستخدم التعلم الآلي في تحليل البيانات والتنبؤ بها، ول تطبيق مزاياه على نماذج التقييم الآلي مثل مقياس استيتر Estater Meter.
طُوّر مقياس استيتر Estater Meter على معالجة كميات كبيرة من البيانات، مثل بيانات المعاملات وسمات الأراضي، للتنبؤ بقيم العقارات. والذي بدوره يحقق الآتي على سبيل المثال لا الحصر :-
- يحسن التعلم الآلي من الدقة والسرعة.
- يساعد في تحديد الأنماط المبهمة لدى البشر.
- يحسّن دقة التنبؤات من خلال دمج البيانات السابقة في النموذج.
- يُتيح استخدام مدخلات أقل عند إجراء التنبؤات.
- وأخيرًا، يُتيح التعلّم الآلي أتمتة المهام المتكررة، مما يجعل معالجة نموذج التقييم الآلي فعالة.