L'agent immobilier développe une application mobile pour découvrir la valeur d'une propriété dans la rue

Machine Learning Real estate

A la recherche de la maison parfaite

Trouver la propriété parfaite n'est jamais facile. Même si un client potentiel cherche activement une propriété à acheter, il n'a pas nécessairement toutes les informations à portée de main quand il en a besoin.

La bonne maison pourrait être juste en face de vous, et pourtant ...

Cet article a été écrit inspiré par l'histoire originale publié ici.
Supposons qu'un client potentiel passe devant un quartier charmant et qu'une certaine propriété attire son attention. Dans le meilleur des cas, la propriété est à vendre et il y a un panneau en face de celui-ci avec le nom et le numéro de téléphone de l'agence immobilière qui le vend. Mais même si le client potentiel voulait en savoir plus sur la propriété, il devrait toujours arrêter de faire ce qu'il fait, appeler l'agence (ou visiter son site web) et trouver des informations à ce sujet. De nombreuses occasions de vente pourraient être perdues simplement parce que le client était trop occupé à faire d'autres choses et quand il est finalement arrivé à la maison, il a oublié de chercher cette propriété spécifique

 

Et s'il y avait une application mobile magique?

Pourriez-vous imaginer une application capable de connaître le prix et la disponibilité d'une propriété dans la rue en pointant simplement votre appareil photo dessus?

 

Machine Learning Real estate

 

Heureusement, nous vivons dans le futur et il n'y a pas besoin de magie, juste un peu de technologie peut nous aider ici ..

 

Des solutions créatives et mobiles pour les clients occupés.

 

Agent immobilier, l'une des plus grandes sociétés immobilières des États-Unis, a décidé de développer une application mobile qui utilise vos coordonnées GPS pour connaître exactement votre position et affiner la liste des propriétés qui pourraient vous intéresser.

En utilisantCloud Vision, une étonnante API de reconnaissance d'image de Google Cloud, l'adresse des propriétés peut être extraite viaReconnaissance optique de caractères (OCR). Avec cette information, l'application peut aller chercher et afficher les données de propriété de la base de données Realtor et les afficher en réalité augmentée pour que l'utilisateur puisse les voir.

 

Ok, alors comment ça marche?

 

Google est capable de réaliser cette astuce de Machine Learning, car OCR est l'une des nombreuses choses qui sont automatiquement livrées lorsque Cloud Vision traite une image avec du texte dessus.

Vrai ... l'application pourrait être améliorée afin qu'elle ne repose pas sur l'adresse, mais qu'elle puisse effectivement comparer des images de la rue aux images de la base de données immobilière. Pour cela, cependant, nous aurions besoin de faire un apprentissage supervisé pour former un modèle de classification, probablement enTensorFlow.

Mais comme ils disent, "Parfait est l'ennemi du bien" :-) donc je suppose que cela pourrait faire partie de la V2.0 de l'application.

 

MLab, les spécialistes de la Machine Learning à votre service!

 

Si Machine Learning vous inspire et que vous pensez que vous souhaitez implémenter un cas d'utilisation dans votre organisation, veuillez Contactez nous.Nous sommes indépendants et nous recommanderons et intégrerons la technologie qui s'adapte le mieux à vos besoins. Si les technologies disponibles ne répondent pas à vos besoins, nous pouvons toujours développer un modèle personnalisé adapté à votre projet.

Le meilleur de tous, vous seriez surpris d'apprendre le coût de mise en œuvre d'une telle solution :-)

 

Avertissement:MLab n'a pas été directement impliqué dans le développement de ce projet. Nous publions simplement cette étude de cas comme une source d'inspiration sur ce que Machine Learning peut réaliser.