Неуронске мреже, најбоље од Боливије
Повратак из Боливије био је напоран, 22 сата путовања, а најтеже је било стићи на последњој скали прикован на аеродрому Цомалапа, Ел Салвадор, пре него што сам стигао у моју полазну земљу. Била је то заморна недеља, 8 до 5 дана посла седећи већи део дана, пуно хране, али и пуно учења.
Скоро сви смо закључили да је курс био преоптерећен садржајем и премало практичног рада, ово утиче на терет инструктора који мора да води целодневну презентацију, са полу досадним ПоверПоинт-овима и публиком различитих нивоа ... напола задреманим, друга половина изгубљена, а неколицина тражи практичну корист од онога што већ раде. Међутим, ЦД са презентацијама и допуна изложби из различитих земаља донео је добре резултате.
Међу презентацијама, највише ми је привукла пажњу примена неуронских мрежа на сложеним процесима по принципу вештачке интелигенције.
Проблем
Без обзира да ли то ради централна институција или локална општина, прикупљање пореза на имовину захтева примену масовне методологије процене. Да бисте то урадили, постоји неколико од поједностављених (лажова) до превише сложених (неодрживих). Једна од ових широко распрострањених методологија је тржишна метода за процену земљишта и трошкове замене зграда. Ово захтева најмање три напорна задатка:
КСНУМКС Ажурирање за вредности побољшања. Његова инструментација је кроз оно што је познато као конструктивне типологије, оне су изграђене са буџетским поглављима, која су пак сачињена од конструктивних елемената и сачињена од основних као јединични трошковници. На такав начин да је најједноставније ажурирати улазну базу: материјали, радна снага, опрема и машине, професионалније услуге, а затим су и типове грађевина спремне за примену. Практичност методологија попут ове је да прикупљање података на терену за образац процене захтева само израчунавање грађевинског подручја, карактеристика конструкције, квалитета и очуваности ... добро документовано може превазићи субјективност.
За рурална подручја, такође се ради на оним карактеристикама које дају имању производну вредност, као што су трајни усеви, трговачки ресурси или потенцијална употреба.
КСНУМКС Ажурирање мапе за вриједности тла. Ово се гради на основу узорка поузданих трансакција са некретнинама, са значајном заступљеношћу и предвиђа се да ће временом имати тржишну вредност. Тада ове вредности постају хомогене зоне које садрже тренд заснован на близини и услугама.
КСНУМКС Нетворк Упдате јавне услуге. Дешава се да када се стање путне инфраструктуре промени, као пример, ове карактеристике утичу на имовину на једном или више њених фронтова. Стога је идеално да се вредности пренесу из блока на улицу, тако да се могу повезати са пропорцијом која утиче на предњи део поседа ... идеално би било да подручје има одређене карактеристике које му дају вредност за сервисне мреже и однос суседства са користима које утичу не само на вредност земљишта које може бити врло линеарно.
Радити то сваке КСНУМКС године није тешко, али то радити на различит начин за многе општине постаје неодрживо лудило чак и ако постоји рачунарска апликација, јер то и даље зависи од спољних података и узорака поља.
Апликација
Иедра Гарциа, из Министарства економије Шпаније, одржала је презентацију о овој теми "Вештачка интелигенција примењена на масовно вредновање"
Концепт постоји на вебу, на енглеском, међутим, Иедра је створила могућност да би употребом неуронских мрежа које би се примениле на овај проблем аутоматизација методологије решила толико сложено колико може изгледати:
То значи да минималан број индикатора на средњем нивоу може имати упоредни однос који слањем тренда улазних вредности и навише, оквирног предлога вредности хомогених подручја кроз просторну анализу сличности услова, може створити матрицу што редукује на оба начина у односу на стварне податке, као што су подаци из електронских билтена о грађевинским ценама или вредности некретнина.
То, наравно, не води једноставној анализи табеларних података, већ просторној анализи слојева који утичу на валоризацију, међусобно повезивање магистрала и тополошку анализу заједничког суседства.
Ово би могло донијети резултате изван једноставне процене за потребе пореза на имовину, попут планирања или планирања радова заснованих на условима утицаја на ревалоризацију и поврат капиталних добитака ... између осталог.
Држање ми оставља једног дана зелени свраб који пуши у намери да га спроведем.
