هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در تحلیل روندهای بازار املاک و سیاستگذاری تملک شهری

تحلیل روندهای بازار املاک و سیاستگذاری تملک شهری، به دلیل پویایی متغیرهای اقتصادی، جمعیتی و سیاستهای مالی، نیازمند به کارگیری روشهای دقیق و داده محور است. مدلهای سنتی تحلیل بازار، مبتنی بر آمار توصیفی و رگرسیونهای کلاسیک، در مواجهه با حجم گسترده داده ها و روابط غیرخطی میان متغیرها، کارایی محدودی دارند. در این میان، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با قابلیت پردازش داده های پیچیده و استخراج الگوهای پنهان، جایگزین موثری برای روش های متداول ارزیابی و پیشبینی روندهای املاک محسوب می شوند. هدف این پژوهش بررسی تاثیر الگوریتم های یادگیری ماشین در پیشبینی قیمت املاک، شناسایی مناطق مستعد تملک شهری و بهینه سازی سیاست های تصمیم گیری در حوزه مدیریت دارایی های شهری است. این مطالعه با استفاده از روش پژوهش کتابخانه ای و مروری، به تحلیل کاربرد شبکه های عصبی عمیق، مدل های یادگیری نظارتی و غیرنظارتی و روش های داده کاوی در حوزه بازار املاک پرداخته است. داده های مورد بررسی از مطالعات تطبیقی بین المللی، گزارش های اقتصادی، و مقالات علمی معتبر استخراج شده و تحلیل شده است. یافته ها نشان می دهد که ترکیب مدل های پیشبینی مبتنی بر یادگیری ماشین با سیستم های تحلیل کلان داده، دقت ارزیابی قیمت املاک را افزایش داده و امکان تشخیص نوسانات قیمتی و روندهای سرمایه گذاری شهری را فراهم می کند. استفاده از الگوریتم های یادگیری تقویتی در سیاست گذاری تملک شهری نشان داده است که این مدل ها توانایی بهینه سازی تصمیمات در مواجهه با عدم قطعیت های اقتصادی را دارند. همچنین، به کارگیری فناوری های تحلیلی مبتنی بر داده، موجب کاهش خطای انسانی در ارزشگذاری دارایی های شهری و بهبود دقت در برنامه ریزی تخصیص منابع شده است. نتایج پژوهش نشان می دهد که ادغام سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی در فرایندهای تصمیم گیری شهری، مشروط به طراحی چارچوب های نظارتی دقیق، کنترل داده های ورودی و جلوگیری از سوگیری های الگوریتمی، می تواند به کارآمدی بیشتر سیاست های تملک شهری و توسعه پایدار بازار املاک منجر شود. تلفیق این فناوری ها با نظام حقوقی و مالی شهرداری ها، عاملی کلیدی در بهبود کارایی مدیریت دارایی های شهری خواهد بود.

کلیدواژه ها:

الگوریتمهای یادگیری ، تحلیل کلان داده ، تملک شهری ، قیمتگذاری املاک