Logo do repositório
Comunidades & Coleções
Busca no Repositório
Guia Arandu
  • Sobre
  • Equipe
  • Como depositar
  • Fale conosco
  • English
  • Português do Brasil
Entrar
Novo usuário? Clique aqui para cadastrar.
  1. Início
  2. Pesquisar por Autor

Navegando por Autor "Silva, Thiago César de Miranda"

Filtrar resultados informando o último nome do autor
Agora exibindo 1 - 1 de 1
  • Resultados por Página
  • Opções de Ordenação
  • Imagem de Miniatura
    Item
    Uso de machine learning para previsão de valores de apartamentos no município do Recife
    (2023-09-12) Silva, Thiago César de Miranda; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; Soares, Rodrigo Gabriel Ferreira; http://lattes.cnpq.br/2526739219416964; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504; http://lattes.cnpq.br/8285740572952516
    A pandemia de COVID-19 trouxe consigo uma série de efeitos econômicos e transformações relacionadas ao comportamento e à forma de morar, que, por sua vez, tiveram repercussões nos preços dos imóveis e na demanda de imóveis. Nesse contexto, a previsão de preços de imóveis assume um papel de extrema importância, contribuindo para decisões mais informadas, atenuando os riscos e promovendo uma maior transparência no setor imobiliário. A implementação da automação na previsão de preços amplia ainda mais essa dinâmica, aprimorando significativamente a precisão, a eficiência e a confiabilidade das previsões, além de proporcionar ajustes às flutuações do cenário econômico com mais agilidade. Usando anúncios disponíveis na OLX, foi criada uma base de dados georreferenciada para gerar um modelo de previsão de preços de apartamentos residenciais, em Recife - por meio de modelos de aprendizagem de máquina em AutoML. Essa ferramenta automatiza o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina, permitindo experimentação rápida e foco na resolução do problema. O trabalho indica que a má distribuição geográfica dos dados tendenciaram os resultados dos modelos, além disso, foi concluído que os dados encontrados em plataformas de compra e venda online são insuficientes para a geração de um modelo de aprendizado de máquina que apresente um nível de acuracidade aceitável, em Recife, principalmente porque não são apresentados valores de transação do imóvel, apenas o preço anunciado. Contudo, o presente trabalho apresenta importantes contribuições para o avanço em pesquisas relacionadas à automação na previsão de preços de imóveis.
Logo do SIB-UFRPE
Arandu - Repositório Institucional da UFRPE

Universidade Federal Rural de Pernambuco - Biblioteca Central
Rua Dom Manuel de Medeiros, s/n, Dois Irmãos
CEP: 52171-900 - Recife/PE

+55 81 3320 6179  repositorio.sib@ufrpe.br
Logo da UFRPE

DSpace software copyright © 2002-2026 LYRASIS

  • Enviar uma sugestão