Abstract:
Ця робота досліджує методи машинного
навчання для використання у веб-сервісах, що прогнозують ціни на нерухомість,
враховуючи різні характеристики квартир. У роботі розглянуто використання
моделей машинного навчання та аналіз схожих квартир для визначення середніх
ринкових цін. Вона також обговорює виклики, пов'язані з інтеграцією
прогнозування цін у реальному часі в існуючі веб-платформи, та пропонує рішення
для автоматизованого аналізу цін на основі великого масиву даних. Ця робота є
корисною для розробників веб-сервісів, аналітиків нерухомості та орендодавців, які
прагнуть підвищити ефективність оцінки ринкових цін. / This work explores machine
learning methods for use in web services that predict real estate prices based on various
apartment characteristics. The paper examines the use of machine learning models and
the analysis of similar apartments to determine average market prices. It also discusses
challenges associated with integrating real-time price prediction into existing web
platforms and proposes solutions for automated price analysis based on large datasets.
This work is valuable for web developers, real estate analysts, and landlords aiming to
improve the efficiency of market price evaluation.
Description:
Федченко, К. О. Порівняльне оцінювання методів машинного навчання для прогнозування цін на нерухомості = Benchmarking machine learning methods for real estate price forecasting кваліфікаційна робота на здобуття ступеня вищої освіти «магістр» / К. О. Федченко ; наук. керівник д. е. к. наук, проф. В. М. Кобець ; Міністерство освіти і науки України ; Херсонський держ. ун-т, Ф-т комп’ютерних наук, фізики та математики, К-ра комп’ютерних наук та програмної інженерії. – Херсон - Івано-Франківськ : ХДУ, 2024. – 45 с.
