Эксперты компании «Домклик», которая является частью экосистемы Сбера, доработали алгоритмы машинного обучения, применяемые для оценки рыночной стоимости жилых объектов.
Алексей Лейпи, возглавляющий департамент «Домклик», на конференции Domclick Digital Day во Владивостоке поделился информацией о том, что обновленные модели позволят повысить точность расчетов при анализе рыночной стоимости объектов недвижимости, пишет newsnn.ru.
Лейпи отметил, что изменения затронули все ключевые направления, начиная от оценки квартир и загородных домов и заканчивая прогнозированием арендных ставок.
Одним из главных нововведений стало упрощение процесса определения рыночной стоимости квартир. Теперь пользователям достаточно ввести адрес и площадь, а все остальные характеристики система учтет сама, опираясь на актуальные объявления «Домклик» и данные об ипотечных сделках Сбербанка за последние три месяца.
Кроме того, была значительно улучшена точность модели оценки загородной недвижимости в тех регионах, где наблюдается высокая волатильность на рынке, прежде всего Москве и Московской области, а также Санкт-Петербурге и Ленинградской области. Обновленная ML-модель машинного обучения продолжает масштабироваться на все регионы России.
В сервисе краткосрочной аренды «Домклик24» появилась возможность прогнозировать арендную ставку на срок до полугода. Это поможет владельцам недвижимых объектов более точно планировать доходы от сдачи жилья с учетом сезонных колебаний спроса и цен.