Невронни мрежи, най-доброто от Боливия

Завръщането от Боливия беше уморително, 22 часа пътуване и най-сложното беше на последното междинно кацане, залепено на летището в Комалапа, Ел Салвадор, преди да пристигне в моята изходна държава. Беше изморителна седмица, 8 до 5 работни дни, седнали през по-голямата част от деня, много храна, но и много учене.

Почти всички от нас са стигнали до заключението, че курсът е прекалено натоварен със съдържание и много малко практическа работа, това се отразява на натоварването на инструктор, който трябва да се справи с презентация през целия ден, с полу скучни PowerPoints и аудитория от различни нива ... наполовина сънливи, другата половина загубена, а няколко търсят практическа полза от това, което вече правят. Компактдискът с презентациите и допълнението с изложби от различни страни обаче донесе добри резултати.

Сред документите, който най-много ме привлече вниманието, е приложението на невронни мрежи към сложни процеси съгласно принципа на изкуствения интелект.

Проблемът

Независимо дали това се прави от централна институция или местна община, събирането на данък върху имуществото изисква прилагане на масивна методология за оценка. За да направите това, има няколко от опростени (лъжци) до твърде сложни (неустойчиви). Една от тези широко разпространени методологии е чрез пазарния метод за оценка на земята и разходи за заместване на сгради. Това изисква поне три тежки задачи:

1. Актуализиране на подобрения. Неговото инструментариум е чрез така наречените конструктивни типологии, те са изградени с бюджетни глави, които от своя страна са съставени от конструктивни елементи и са съставени от основни като единични разходни листове. По такъв начин, че най-простото нещо е да се актуализира входната база: материали, труд, оборудване и машини, по-професионални услуги и след това строителните типологии са готови за прилагане. Практичността на методологии като тази е, че събирането на полеви данни за формуляра за оценка изисква само изчисляване на строителната площ, строителните характеристики, качеството и консервацията ... добре документирана, тя може да преодолее субективността.

За селските райони се прави проучване и на тези характеристики, които дават на имота продуктивна стойност, като трайни насаждения, търгуеми ресурси или потенциална употреба.

2. Актуализиране на картата наземни стойности. Това се изгражда въз основа на извадка от надеждни сделки с недвижими имоти, със значително представяне и се прогнозира във времето, за да има пазарната стойност. Тогава тези стойности стават хомогенни зони, които съдържат тенденция, базирана на близостта и услугите.

3. Актуализиране на мрежата обществени услуги. Случва се, че когато състоянието на пътната инфраструктура се промени, да дадем пример, тези характеристики засягат даден имот на един или повече от неговите фронтове. Следователно е идеално стойностите да се прехвърлят от блока към оста на улицата, така че да могат да бъдат свързани с пропорцията, която засяга предната част на имота ... в идеалния случай, че районът има определени характеристики, които му придават стойност за обслужващи мрежи и връзката на кварталите с ползите, които засягат не само стойността на земята, която може да бъде много линейна.

Правенето му на всеки 5 години не е трудно, но това се прави по различен начин за много общини, което става неустойчиво, въпреки че има компютърно приложение, тъй като все още зависи от външни данни и полеви проби.

Прилагане

Йедра Гарсия от Министерството на икономиката на Испания представи документ по темата "Изкуствен интелект, приложен към масовата оценка"

Концепцията се разпространява в мрежата на английски език, но Йедра повдига възможност, като използва невронни мрежи, които се прилагат към този проблем, биха решили автоматизацията на методологията, колкото и сложна да изглежда тя:

Това означава, че минималният брой индикатори на средно ниво може да има сравнителна връзка, която чрез изпращане на тенденция на входните стойности и нагоре предложение за стойности на хомогенни зони чрез пространствен анализ чрез сходство на условията може да генерира матрица което прави излишък по отношение на реалните данни, като например данните от електронните бюлетини на строителните цени или стойностите на недвижимите имоти.

Разбира се, това не включва просто анализ на табличните данни, а също и пространствен анализ на слоеве, които влияят върху оценката, взаимосвързаността на пътните куполи и топологичния анализ на споделените квартали.

Това би могло да доведе до резултати, надхвърлящи обикновената оценка за целите на данъка върху недвижимите имоти, като например планиране или строителство въз основа на условията на въздействие върху преоценката и възстановяването на капиталовите печалби ... между другото.

Позата ме оставя да пуша на зелено един ден с намерението да го изпълня.