В Перми создали самообучающуюся систему прогнозирования цен на жилье

Нейронная сеть использует данные об ипотечном кредитовании, курсе доллара, объемах строительства, а также о ситуационных факторах.

Группа ученых под руководством профессора Пермского классического университета обучила нейросеть предугадывать стоимость городской недвижимости в зависимости от экономической ситуации. Информационная система принимает в расчет ряд факторов, таких как курс доллара, цены на нефть, объемы жилищного строительства и ипотечного кредитования, сообщают в пресс-службе ПГНИУ.

По заявлению разработчиков, система может адаптироваться к ситуации в различных регионах за счет использования "тепловых карт", создаваемых вспомогательными нейронными сетями для каждого города, где она используется. Пермская интеллектуальная система не имеет аналогов, отмечается в сообщении, и способна спрогнозировать момент насыщения рынка недвижимости, а также помочь в принятии решений при оптимизации строительного бизнеса.