Neuronske mreže, najbolje od Bolivije
Povratak iz Bolivije bio je naporan, 22 sata putovanja, a najteže je bilo biti na posljednjoj ljestvici prikovan u zračnoj luci Comalapa, El Salvador, prije dolaska u moju polaznu zemlju. Bio je to naporan tjedan, 8 do 5 radnih dana sjedeći veći dio dana, puno hrane, ali i puno učenja.
Gotovo svi smo zaključili da je tečaj bio preopterećen sadržajem i vrlo malo praktičnog rada, to utječe na teret instruktora koji mora održavati cjelodnevnu prezentaciju, s polu dosadnim PowerPointima i publikom različitih razina ... napola zadrijemalih druga polovica izgubljena, a nekolicina traži praktičnu korist od onoga što već rade. Međutim, CD s prezentacijama i dodatak izložbama iz različitih zemalja donio je dobre rezultate.
Među prezentacijama, najviše mi je privukla pozornost primjena neuronskih mreža na složenim procesima po principu umjetne inteligencije.
problem
Bez obzira radi li to središnja institucija ili lokalna općina, prikupljanje poreza na imovinu zahtijeva primjenu masovne metodologije procjene. Da biste to učinili, postoji nekoliko od pojednostavljenih (lažova) do previše složenih (neodrživih). Jedna od ovih široko rasprostranjenih metodologija je tržišna metoda za procjenu zemljišta i zamjenske troškove zgrada. To zahtijeva najmanje tri teška zadatka:
1. Ažuriranje za vrijednosti poboljšanja. Njegova instrumentacija odvija se kroz ono što je poznato kao konstruktivne tipologije, koje su izgrađene s proračunskim poglavljima, koja su pak sastavljena od konstruktivnih elemenata i sastavljena od osnovnih kao jedinični troškovnici. Na takav način da je najjednostavnije ažurirati ulaznu bazu: materijali, rad, oprema i strojevi, profesionalnije usluge, a zatim su i tipove građevina spremne za primjenu. Praktičnost metodologija poput ove je da prikupljanje terenskih podataka za obrazac vrednovanja zahtijeva samo izračunavanje građevinskog područja, građevinskih karakteristika, kvalitete i očuvanosti ... dobro dokumentirano, može prevladati subjektivnost.
Za ruralna područja, također se izrađuje studija onih svojstava koja posjedu daju proizvodnu vrijednost, poput trajnih nasada, trgovačkih resursa ili potencijalne uporabe.
2. Ažuriranje karte za vrijednosti zemljišta. To se gradi na temelju uzorka pouzdanih transakcija nekretninama, sa značajnom zastupljenošću i predviđa se da će s vremenom imati tržišnu vrijednost. Tada te vrijednosti postaju homogena područja koja sadrže trend zasnovan na blizini i uslugama.
3. Mrežno ažuriranje javne usluge. Događa se da, kada se stanje cestovne infrastrukture promijeni, kao primjer, ove karakteristike utječu na nekretninu na jednom ili više njezinih pročelja. Stoga je idealno da se vrijednosti prenesu iz bloka na os ulice kako bi se mogle povezati s udjelom koji utječe na pročelje posjeda ... idealno bi bilo da područje ima određene karakteristike koje mu daju vrijednost za uslužne mreže i odnos susjedstva s koristima koje utječu ne samo na vrijednost zemljišta koje može biti vrlo linearno.
Činiti to svake 5 godine nije teško, ali to raditi na različit način za mnoge općine postaje neodrživa ludnica čak i ako postoji računalna aplikacija, jer to još uvijek ovisi o vanjskim podacima i uzorcima polja.
Primjena
Yedra García, iz Ministarstva ekonomije Španjolske, održala je prezentaciju na tu temu "Umjetna inteligencija primijenjena na masovno vrednovanje"
Koncept postoji na webu, na engleskom, međutim Yedra je stvorila mogućnost da bi pomoću neuronskih mreža koje su primijenjene na ovaj problem, automatizacija metodologije riješila toliko složeno kao što se možda čini:
To znači da minimalan broj pokazatelja na srednjoj razini može imati komparativni odnos koji slanjem trenda ulaznih vrijednosti i prema gore, okvirnog prijedloga vrijednosti homogenih područja kroz prostornu analizu sličnosti uvjeta, može stvoriti matricu što reducira na oba načina u odnosu na stvarne podatke, poput podataka iz elektroničkih biltena cijena građevine ili vrijednosti nekretnina.
Naravno, to ne vodi jednostavnoj analizi tabličnih podataka, već i prostornoj analizi slojeva koji utječu na valorizaciju, međusobno povezivanje prometnica i topološku analizu zajedničkog susjedstva.
To bi moglo donijeti rezultate izvan jednostavne procjene za potrebe poreza na imovinu, poput planiranja ili planiranja radova temeljenih na uvjetima utjecaja na revalorizaciju i povrat kapitalnih dobitaka ... između ostalog.
Držanje mi ostavlja jednog dana zeleni svrbež pušenja u namjeri da ga provedem.
