Neurale netwerken, het beste van Bolivia

De terugkeer uit Bolivia was vermoeiend, 22 uur reizen en het meest ingewikkelde was dat ik op de laatste tussenstop op het vliegveld in Comalapa, El Salvador moest blijven voordat ik in mijn land van vertrek aankwam. Het was een vermoeiende week, werkdagen van 8 tot 5 bijna de hele dag zitten, veel eten, maar ook veel leren.

Bijna allemaal zijn we tot de conclusie gekomen dat de cursus te inhoudelijk en te weinig praktisch werk was, dit beïnvloedt de belasting van een instructeur die een hele dag moet presenteren, met half saaie Powerpoints en publiek van verschillende niveaus... half slaperig, de andere helft verdwaald en enkelen op zoek naar een praktisch voordeel voor wat ze al doen. De cd met de presentaties en de aanvulling met tentoonstellingen uit diverse landen hebben echter goede resultaten opgeleverd.

Van de artikelen is degene die mijn aandacht het meest heeft getrokken de toepassing van neurale netwerken op complexe processen volgens het principe van kunstmatige intelligentie.

Het probleem

Of het nu wordt gedaan door een centrale instelling of een lokale gemeente, om onroerendgoedbelasting te innen, is het noodzakelijk om een ​​massale taxatiemethode te implementeren. Om dit te doen zijn er verschillende van vereenvoudigd (leugenaars) tot te complex (onhoudbaar). Een van deze wijdverbreide methoden is de marktmethode voor grondwaardering en vervangingswaarde van gebouwen. Dit vereist ten minste drie zware taken:

1. Updaten van de waarden van verbeteringen. De instrumentatie is door middel van wat bekend staat als constructieve typologieën, deze zijn opgebouwd met begrotingshoofdstukken, die op hun beurt zijn geïntegreerd met constructieve elementen en zijn samengesteld uit elementaire in de vorm van eenheidskostenbladen. Op zo'n manier dat het eenvoudigste is om de inputbasis bij te werken: materialen, arbeid, uitrusting en machines, plus professionele diensten en dan zijn de constructietypologieën klaar om te worden toegepast. Het praktische van dergelijke methodologieën is dat voor het verzamelen van veldgegevens voor het taxatieblad alleen de berekening van het bouwoppervlak, de constructiekenmerken, de kwaliteit en de instandhouding vereist is... goed gedocumenteerd kan subjectiviteit overwinnen.

Voor landelijke gebieden wordt ook gekeken naar die kenmerken die het onroerend goed een productieve waarde geven, zoals blijvende teelten, verhandelbare middelen of gebruikspotentieel.

2. Kaartupdate land waarden. Dit is gebaseerd op een steekproef van betrouwbare onroerendgoedtransacties, met een significante vertegenwoordiging en naar verwachting in de loop van de tijd marktwaarde. Vervolgens worden deze waarden omgezet in homogene gebieden die een trend bevatten op basis van nabijheid en services.

3. Netwerkupdate openbare diensten. Het komt voor dat wanneer bijvoorbeeld de staat van de weginfrastructuur verandert, deze kenmerken een pand op een of meer van zijn fronten aantasten. Daarom is het ideaal dat de waarden worden overgedragen van het blok naar de straatas, zodat ze kunnen worden geassocieerd met de verhouding die de voorkant van het pand beïnvloedt... idealiter dat het gebied bepaalde kenmerken heeft die het een waarde als gevolg van servicenetwerken en relatie van nabijheid tot voordelen die niet alleen van invloed zijn op de waarde van de grond, die zeer lineair kan zijn.

Het is niet moeilijk om het elke 5 jaar te doen, maar het op een gedifferentieerde manier doen voor veel gemeenten wordt onhoudbare waanzin, zelfs als er een computertoepassing is, omdat het afhankelijk blijft van externe gegevens en veldmonsters.

Toepassing

Yedra García, van het Ministerie van Economische Zaken van Spanje heeft een paper over het thema gepresenteerd "Kunstmatige intelligentie toegepast op massawaardering"

Het concept is beschikbaar op internet, in het Engels, maar Yedra heeft een mogelijkheid geopperd, door het gebruik van neurale netwerken die op dit probleem van toepassing zijn, zou de automatisering van de methodologie worden opgelost, hoe complex het ook mag lijken:

Het betekent dat een minimum aantal indicatoren op gemiddeld niveau een vergelijkende relatie kan hebben die, door een trend van invoerwaarden naar beneden te sturen en een voorlopig voorstel van waarden voor homogene gebieden naar boven door middel van ruimtelijke analyse door gelijkheid van omstandigheden, kan een matrix genereren die in beide richtingen redundantie maakt ten opzichte van echte gegevens, zoals gegevens uit elektronische bulletins van bouwprijzen of onroerendgoedwaarden.

Dit omvat natuurlijk niet een simpele analyse van tabelgegevens, maar ook een ruimtelijke analyse van lagen die van invloed zijn op de waardering, de onderlinge verbinding van hoofdwegen en de topologische analyse van gedeelde buurten.

Dit zou resultaten kunnen opleveren die verder gaan dan de eenvoudige taxatie voor doeleinden van de onroerende voorheffing, zoals de planning van werken op basis van de voorwaarden van impact op de herwaardering en recuperatie van meerwaarden... onder andere.

De positie laat me op een dag groene snoek roken met de bedoeling het te implementeren.