Невронски мрежи, најдоброто од Боливија

Враќањето од Боливија беше заморно, 22 часа патување и најтешко беше да се биде на последната станица заглавена на аеродромот во Комалапа, Салвадор, пред да пристигнам во мојата почетна земја. Тоа беше заморна недела, 8 до 5 дена работа седејќи поголем дел од денот, многу храна, но и многу учење.

Скоро сите заклучивме дека курсот е преполн со содржина и многу малку практична работа, ова влијае на оптоварувањето на инструкторот кој мора да се справи со презентацијата на целиот ден, со полуздодевни PowerPoints и публика од различни нивоа ... половина дузиран, другата половина изгуби и бараше неколку практични предности од она што веќе го прават. Сепак, ЦД-то со презентациите и комплементот со изложби од разни земји донесе добри резултати.

Меѓу презентациите, онаа што најмногу ми го привлече вниманието е примената на нервните мрежи на сложени процеси според принципот на вештачка интелигенција.

проблемот

Без разлика дали тоа го прави централна институција или локална општина, да се собере данок на имот бара спроведување на масовна методологија за проценка. За да го направите ова, постојат неколку од поедноставен (лажлив) до премногу (неодржлив) комплекс. Една од овие широко дисеминирани методологии е преку пазарниот метод за проценка на земјиштето и трошоците за замена на зградите. Ова бара најмалку три напорни задачи:

1 Ажурирање на вредности за подобрување. Неговата инструментација е преку познатата како конструктивна типологија, тие се изградени со буџетски поглавја, кои пак се составени од конструктивни елементи и составени од основни како единици за трошоци. На таков начин што наједноставно е да се ажурира влезната база: материјали, работна сила, опрема и машини, попрофесионални услуги, а потоа градежните типологии се подготвени да се применат. Практичноста на методологиите како оваа е дека собирањето на теренски податоци за образецот за проценка бара само пресметување на градбената површина, градежните карактеристики, квалитетот и конзервацијата ... добро документирано, може да се надмине субјективноста.

За руралните области, исто така, се прави студија за оние карактеристики што му даваат на имотот продуктивна вредност, како што се постојани култури, трговски извори или потенцијална употреба.

2 Ажурирање на картата на основни вредности. Ова е изградено врз основа на примерок од сигурни трансакции со недвижен имот, со значителна застапеност и се предвидува со текот на времето да има пазарна вредност. Тогаш овие вредности стануваат хомогени зони кои содржат тренд заснован на близина и услуги.

3 Ажурирање на мрежата јавни услуги. Се случува кога ќе се смени состојбата на патната инфраструктура, да дадеме пример, овие карактеристики влијаат на имотот на еден или повеќе од неговите фронтови. Затоа, идеално е вредностите да се пренесат од блокот до уличната оска за да можат да се поврзат со пропорцијата што влијае на предниот дел на имотот ... идеално, таа област да има одредени карактеристики што и даваат вредност за мрежните услуги однос на населбите со придобивки што влијаат не само на вредноста на земјиштето што може да биде многу линеарно.

Да се ​​направи тоа на секои 5 години не е тешко, но тоа да се прави на диференциран начин за многу општини станува неодржливо лудило дури и ако има компјутерска апликација, затоа што сè уште зависи од надворешни податоци и примероци од терен.

Апликацијата

Једра Гарсија, од Министерството за економија на Шпанија, презентираше презентација на оваа тема „Вештачката интелигенција се применува на масовно вреднување“

Концептот е таму на Интернет, на англиски јазик, сепак Yedra крена можност, преку употреба на нервни мрежи што се однесуваа на овој проблем, ќе се реши автоматизацијата на методологијата толку комплексна како што изгледа:

Тоа значи дека минимален број индикатори на средно ниво, можат да имаат компаративен однос што со испраќање на тренд на влезни вредности и нагоре тест предлог за вредности на хомогени области преку просторна анализа според сличност на условите, може да генерира матрица што прави вишок на двата начина против реалните податоци, како што се податоци од електронски билтени за цени за градење или вредности на недвижнини.

Секако, ова не води до едноставна анализа на табеларните податоци, но исто така и просторна анализа на слоевите што влијаат на валоризацијата, меѓусебно поврзување на патните стебла и тополошката анализа на заедничкото соседство.

Ова може да донесе резултати над едноставното вреднување за целите на данокот на имот, како што е планирањето или планирањето на работите засновани врз условите на влијание врз ревалоризацијата и обновата на капиталните добивки ... меѓу другите.

Позицијата ми остава зеленото чешање од пушење еден ден во намера да го спроведам.