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    Aplicação de rede perceptron multicamada para predição do valor de venda de apartamentos

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    R - E - ANDRE KLINGENFUS ANTUNES.pdf (1.962Mb)
    Data
    2022
    Autor
    Antunes, André Klingenfus
    Metadata
    Mostrar registro completo
    Resumo
    Resumo: Avaliar precisamente um imóvel é uma atividade importante para interessados no mercado imobiliário. Para isso, utilizam-se modelos de regressão que estimam o valor de um imóvel com base em suas características. Nesse contexto, atualmente, destacam-se as redes neurais artificiais, que geram modelos com alta precisão e baixo custo computacional. No quadro da informatização do setor imobiliário, nota-se a existência de aplicações que atuam como serviços automatizados de avaliação de imóveis. Ainda, levando em conta as tendências no setor da tecnologia da informação, destaca-se o crescimento da utilização de dispositivos móveis. Por meio desses dispositivos, usuários podem interagir de forma rápida com aplicações móveis de alta precisão. Nesse sentido, este artigo tem como objetivo apresentar o desenvolvimento de uma aplicação mobile que utiliza uma rede neural artificial para avaliar apartamentos. Assim, espera-se auxiliar decisões de compradores, vendedores ou quaisquer interessados com estimativas precisas do preço de venda de apartamentos. A rede neural gerada pelo modelo, do tipo Perceptron multicamadas de regressão, apresentou R2 de 81,14% e erro médio absoluto de R$ 63.861,71.
    URI
    https://hdl.handle.net/1884/81087
    Collections
    • Inteligência Artificial Aplicada [48]

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