論文の概要: Real Estate Property Valuation using Self-Supervised Vision Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00117v1
- Date: Tue, 31 Jan 2023 21:54:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-02 13:53:48.779932
- Title: Real Estate Property Valuation using Self-Supervised Vision Transformers
- Title（参考訳）: 自己監督型視覚変換器を用いた不動産特性評価
- Authors: Mahdieh Yazdani and Maziar Raissi
- Abstract要約: 本稿では,自己監督型視覚変換器を用いたプロパティ評価手法を提案する。
提案アルゴリズムは、機械学習、コンピュータビジョン、および不動産データに基づいてトレーニングされたヘドニック価格モデルの組み合わせを用いている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1320960069210475
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The use of Artificial Intelligence (AI) in the real estate market has been
growing in recent years. In this paper, we propose a new method for property
valuation that utilizes self-supervised vision transformers, a recent
breakthrough in computer vision and deep learning. Our proposed algorithm uses
a combination of machine learning, computer vision and hedonic pricing models
trained on real estate data to estimate the value of a given property. We
collected and pre-processed a data set of real estate properties in the city of
Boulder, Colorado and used it to train, validate and test our algorithm. Our
data set consisted of qualitative images (including house interiors, exteriors,
and street views) as well as quantitative features such as the number of
bedrooms, bathrooms, square footage, lot square footage, property age, crime
rates, and proximity to amenities. We evaluated the performance of our model
using metrics such as Root Mean Squared Error (RMSE). Our findings indicate
that these techniques are able to accurately predict the value of properties,
with a low RMSE. The proposed algorithm outperforms traditional appraisal
methods that do not leverage property images and has the potential to be used
in real-world applications.
- Abstract（参考訳）: 近年,不動産市場における人工知能(AI)の利用が増加している。
本稿では,コンピュータビジョンとディープラーニングにおける最近のブレークスルーである自己教師型ビジョントランスフォーマーを活用した,資産評価の新しい手法を提案する。
提案アルゴリズムは,不動産データに基づいて学習した機械学習,コンピュータビジョン,ヘドニック価格モデルを組み合わせて,その資産の価値を推定する。
私たちはコロラド州ボルダー市で不動産のデータセットを収集し、事前処理し、アルゴリズムのトレーニング、検証、テストに利用しました。
私たちのデータセットは質的なイメージ(家の内装、外装、ストリートビューを含む)と、寝室の数、浴室、正方形の映像、ロットスクエアの映像、資産年齢、犯罪率、アメニティの近接といった定量的特徴で構成されていました。
我々は,Root Mean Squared Error (RMSE) などの指標を用いて,モデルの性能評価を行った。
以上の結果から,これらの手法はRMSE値の低い特性を正確に予測できることが示唆された。
提案アルゴリズムは、プロパティイメージを活用せず、現実世界のアプリケーションで使用できる可能性を持つ従来の評価手法よりも優れている。
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