Neuronové sítě, to nejlepší z Bolívie

Návrat z Bolívie byl únavný, 22 hodin cesty a nejtěžší bylo být na poslední zastávce uvízlé na letišti Comalapa v Salvadoru před příjezdem do mé výchozí země. Byl to únavný týden, 8 až 5 pracovních dnů sedících většinu dne, spousta jídla, ale také hodně učení.

Téměř každý z nás dospěl k závěru, že kurz byl příliš nabitý obsahem a velmi malou praktickou prací, což ovlivňuje zátěž pro instruktora, který musí zvládnout celodenní prezentaci, s napůl nudnými Powerpointy a publikem různých úrovní ... napůl dřímal, druhá polovina ztratila a pár hledalo praktický přínos pro to, co už dělají. CD s prezentacemi a doplněním výstav z různých zemí však přineslo dobré výsledky.

Mezi papíry, které mě nejvíce zaujaly, je aplikace neuronových sítí na komplexní procesy v rámci principu umělé inteligence.

Problém

Ať už to provádí ústřední instituce nebo místní samospráva, výběr daně z nemovitosti vyžaduje implementaci rozsáhlé metodiky oceňování. K tomu existuje několik od zjednodušených (lháři) po příliš složité (neudržitelné). Jednou z těchto široce rozšířených metodik je tržní metoda oceňování pozemků a reprodukčních nákladů budov. To vyžaduje alespoň tři náročné úkoly:

1. Aktualizace hodnoty. Jeho vybavení probíhá prostřednictvím tzv. Konstruktivních typologií, které jsou sestaveny z rozpočtových kapitol, které jsou zase tvořeny konstruktivními prvky a jsou tvořeny základními jako listy jednotkových nákladů. Nejjednodušší je aktualizovat vstupní základnu: materiály, práce, vybavení a stroje, profesionálnější služby a poté jsou připraveny použít typologie stavby. Praktičnost metod, jako je tato, spočívá v tom, že sběr polních údajů pro oceňovací formulář vyžaduje pouze výpočet stavební plochy, konstrukčních charakteristik, kvality a konzervace ... dobře zdokumentováno, že může překonat subjektivitu.

Ve venkovských oblastech se také zkoumají vlastnosti, které dávají majetku produktivní hodnotu, jako jsou trvalé plodiny, obchodovatelné zdroje nebo potenciální využití.

2. Aktualizace mapy zemní hodnoty. To je postaveno na základě vzorku spolehlivých transakcí s nemovitostmi, s významným zastoupením a projektovaných v čase, aby měly tržní hodnotu. Pak se tyto hodnoty stanou homogenními zónami, které obsahují trend založený na blízkosti a službách.

3. Aktualizace sítě veřejné služby. Stává se, že když se změní stav silniční infrastruktury, uvedeme příkladem tyto vlastnosti, které ovlivní nemovitost na jedné nebo více jejích frontách. Proto je ideální, aby se hodnoty přenášely z bloku na osu ulice, aby mohly být spojeny s poměrem, který ovlivňuje přední část nemovitosti ... v ideálním případě má oblast určité vlastnosti, které jí dávají hodnotu pro servisní sítě a vztah čtvrtí k výhodám, které ovlivňují nejen hodnotu půdy, která může být velmi lineární.

Dělat to každý 5 let není obtížné, ale dělat to jinak pro mnoho obcí se stává neudržitelným šílenstvím, i když existuje počítačová aplikace, protože stále závisí na externích datech a polních vzorcích.

Aplikace

Yedra García z Ministerstva hospodářství Španělska předložila v rámci tohoto tématu dokument "Umělá inteligence aplikovaná na masové ocenění"

Koncept je tam na webu, v angličtině, nicméně Yedra vznesla možnost, pomocí neuronových sítí, které se na tento problém vztahují, by se vyřešila automatizace metodiky, jakkoli se může zdát:

To znamená, že minimální počet ukazatelů na střední úrovni může mít srovnávací vztah, který při zasílání trendu vstupních hodnot a směrem nahoru předběžný návrh hodnot homogenních zón pomocí prostorové analýzy podobností podmínek může generovat matici což je redundance v obou směrech proti reálným datům, jako jsou data z elektronických bulletinů stavebních cen nebo hodnoty nemovitostí.

Samozřejmě se nejedná o jednoduchou analýzu tabulkových dat, ale také o prostorovou analýzu vrstev, které ovlivňují oceňování, propojení silničních cest a topologickou analýzu společného sousedství.

To by mohlo přinést výsledky nad rámec jednoduchého ocenění pro účely daně z nemovitostí, například plánování prací na základě podmínek dopadu na přecenění a navrácení kapitálových zisků ... mimo jiné.

Držení těla mě nechává jeden den kouřit zeleně v úmyslu jej realizovat.