Aplicación del machine learning en el sector inmobiliario y la toma de decisiones
Cuando hablamos de tecnologías aplicadas al sector inmobiliario no puede faltar el machine learning, cada día más implantado y fundamental en el crecimiento de grandes empresas y grupos inmobiliarios.
Definiendo el machine learning
Se trata de una disciplina científica cercana a la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden por sí mismos de manera automática.
Lo que hace es identificar patrones en respuesta a la información proporcionada, desarrollar un algoritmo que analiza el volumen de datos y predecir comportamientos en el futuro y respuestas automáticas para estos. Este aprendizaje mejora los sistemas de manera automática, es decir, sin que intervenga ningún humano.
Tipos de machine learning
Estos son los 3 tipos de machine learning, o aprendizaje automático, que predominan:
. Aprendizaje supervisado. Consiste en dar al sistema ejemplos para que en el futuro sepa replicarlos. Para conseguirlo, se le proporcionan datos ya etiquetados o catalogados para que conozca los criterios y así, cuando se le aporten datos sin catalogar, sea capaz de hacerlo por sí mismo aplicando los criterios aprendidos.
. Aprendizaje no supervisado. Es igual que el aprendizaje supervisado, pero sin proporcionar etiquetas, haciendo que el sistema asimile los patrones por comprensión y abstracción, de manera muy similar a como lo hace la mente humana.
. Aprendizaje por refuerzo. Esta técnica aplica un método de premios y castigos, premiando las decisiones correctas del sistema, y penalizando las erróneas, por tanto, haciendo que aprenda con la experiencia de prueba y error.
Aplicación al sector inmobiliario
El machine learning es especialmente útil para la construcción gracias al tratamiento, organización y análisis de datos sobre los procesos de producción para compararlos con otros sistemas y ofrecer soluciones, detectando aquello que hay que mejorar para aumentar la eficiencia y la rapidez en la edificación de viviendas o edificios.
Este tipo de aprendizaje también sirve para sacar todo el provecho a la información sobre los clientes que manejan las agencias, pudiendo hacer lo siguiente:
- Detectar clientes potenciales analizando sus comportamientos en RRSS o en la web.
- Determinar el mejor momento para contactar con el cliente a través de los múltiples canales disponibles.
- Hacer una selección de inmuebles ajustada a los gustos y necesidades de los clientes.
A nivel corporativo, el machine learning puede ayudar de esta manera:
- Detectando transacciones fraudulentas.
- Prediciendo fallos tecnológicos.
- Previendo qué departamentos y puestos tienen más proyección en la organización y pueden ser más rentables.
La gran mayoría de las tecnologías que crecen y se implantan en las empresas del sector inmobiliario tienen que ver con el manejo de datos y su posterior análisis. El machine learning es una disciplina más que trata y transforma todos esos datos en información que ayuda a la empresa en la toma de decisiones.
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