Інформаційне забезпечення прогнозування цін на нерухомість методами машинного навчання

У роботі досліджуються основні тенденції й закономірності ринку нерухомості, а також існуючі комп’ютерні математичні методи для його моделювання. База даних складається з 2917 спостережень та 81 змінної. На основі зазначеного датасету були побудовані моделі прогнозування цін на нерухомість з використанням таких інструментальних засобів, як MS Excel, Python та R (зокрема Jupyter Notebook та R Studio). Також наведено алгоритм розгортання та імплементації отриманих математичних моделей у комп’ютерні системи для подальшого використання зацікавленими особами.

Бура Ю. С. Інформаційне забезпечення прогнозування цін на нерухомість методами машинного навчання : кваліфікаційна робота магістра : 122 Комп’ютерні науки / Бура Юлія Сергіївна. - Київ, 2021. - 106 с.