کاربرد هوش مصنوعی در پیش بینی قیمت مسکن: مدل ها، چالش ها و چشم اندازهای آینده

بازار مسکن یکی از پیچیده ترین و تاثیرگذارترین بخش های اقتصادی است که پیش بینی دقیق قیمت در آن، نقشی محوری در تصمیمات سرمایه گذاری، برنامه ریزی شهری و سیاست گذاری کلان ایفا می کند. پیشرفت شتابان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، رویکردهای تحول آفرینی را در ارزیابی ملک معرفی کرده که محدودیت های مدل های سنتی قیمت گذاری هدونیک را پشت سر می گذارند. این مقاله مروری جامع بر روش های مبتنی بر هوش مصنوعی برای پیش بینی قیمت مسکن ارائه می دهد و الگوریتم های کلاسیک مانند رگرسیون خطی چندگانه، جنگل های تصادفی و ماشین های بردار پشتیبان، و همچنین معماری های پیشرفته یادگیری عمیق شامل شبکه های عصبی کانولوشنی، حافظه کوتاه مدت بلندمدت، ترنسفورمرها با مکانیزم توجه چندسره و شبکه های عصبی گرافی را پوشش می دهد. نقش منابع داده چندوجهی شامل مشخصات ساختاری ملک، داده های جغرافیایی، تصاویر ماهواره ای و نمای خیابانی، و احساسات رسانه های اجتماعی به عنوان ورودی های مکمل بررسی می شود. تحلیل مقایسه ای عملکرد نشان می دهد مدل های ترکیبی و یادگیری عمیق به طور مداوم از رویکردهای تک الگوریتمی بهتر عمل کرده و میانگین درصد خطا در بازارهای بالغ به ۲ تا ۵ درصد می رسد. مطالعات موردی از سنگاپور، آمریکا، چین و تهران اعتبارسنجی عملی ارائه می دهند. چالش های کلیدی شامل کمبود داده، مبادله تفسیرپذیری و دقت، تعصب الگوریتمی و هزینه های محاسباتی تحلیل شده و راهکارهایی پیشنهاد می گردد. چشم انداز آینده به سمت هوش مصنوعی قابل تفسیر، یادگیری فدراسیونی، مدل های بنیادی بزرگ و یکپارچه سازی با دوقلوهای دیجیتال شهری است.

کلیدواژه ها:

پیش بینی قیمت مسکن ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق ، ارزیابی ملک