Источник: РБК Компании
Эстетические качества жилья анализирует новая гибкая математическая модель, основанная на современных методах компьютерного зрения и глубокого обучения. Для экономии вычислительных ресурсов фотографии предварительно проходят векторную обработку.
Георгий Соколов, основной разработчик проекта, отметил: «Для обучения модели мы использовали 40 000 объявлений о продаже квартир, плюс 350 000 прикрепленных к объявлениям фотографий. Векторная обработка фото позволила эффективно закодировать визуальную информацию и точно классифицировать помещения в зависимости от типа ремонта — дизайнерский, хороший, старый, плохой. Качество ремонта — это третий по важности фактор, влияющий на цену жилья. Впереди только престижность района и тип дома. Когда мы интегрировали результаты анализа изображений в модель оценки недвижимости, точность расчетов возросла на 20%».
Андрей Дрожжин, научный руководитель проекта и заместитель директора Института дизайна и урбанистики ИТМО: «Алгоритм был разработан в рамках научно-исследовательской деятельности Национального центра когнитивных разработок. Мы создаем инструменты для самых разных по масштабам задач: от простых алгоритмов оценки стоимости жилья до комплексных решений по планированию развития урбанизированных территорий».
Свежие комментарии