Алгоритм более корректно, чем существующие на рынке аналоги, рассчитывает стоимость недвижимости за счет автоматической оценки визуальной привлекательности объекта. Эстетические качества жилья анализирует новая гибкая математическая модель, основанная на современных методах компьютерного зрения и глубокого обучения. Для экономии вычислительных ресурсов фотографии предварительно проходят векторную обработку.
Георгий Соколов, основной разработчик проекта: «Для обучения модели мы использовали 40 000 объявлений о продаже квартир, плюс 350 000 прикрепленных к объявлениям фотографий. Векторная обработка фото позволила эффективно закодировать визуальную информацию и точно классифицировать помещения в зависимости от типа ремонта – дизайнерский, хороший, старый, плохой. Качество ремонта – это третий по важности фактор, влияющий на цену жилья. Впереди только престижность района и тип дома. Когда мы интегрировали результаты анализа изображений в модель оценки недвижимости, точность расчетов возросла на 20%».
Новый алгоритм может стать дополнительным источником объективной информации в вопросах купли-продажи недвижимости, налогообложения и инвестиционного планирования.
Андрей Дрожжин, научный руководитель проекта и заместитель директора Института дизайна и урбанистики ИТМО: «Алгоритм был разработан в рамках научно-исследовательской деятельности Национального центра когнитивных разработок. Мы создаем эффективные инструменты для самых разных по масштабам задач: от простых алгоритмов оценки стоимости жилья до комплексных решений по планированию развития урбанизированных территорий».