{"id":16235,"date":"2022-06-20T14:50:56","date_gmt":"2022-06-20T12:50:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.wikicasa.it\/news\/?p=16235"},"modified":"2023-09-04T16:48:37","modified_gmt":"2023-09-04T14:48:37","slug":"intelligenza-artificiale-machine-learning-nellimmobiliare","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.wikicasa.it\/news\/intelligenza-artificiale-machine-learning-nellimmobiliare\/","title":{"rendered":"Intelligenza artificiale: Machine Learning nell’immobiliare"},"content":{"rendered":"\n
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Intelligenza Artificiale<\/strong> \u2013 comunemente nota come AI \u2013 e mercato immobiliare sono sempre pi\u00f9 un binomio inscindibile. Basti pensare come sui principali portali immobiliari<\/strong> o siti delle agenzie sia da tempo possibile servirsi degli strumenti di valutazione online. Gli algoritmi alla base di questi servizi \u2013 i cosiddetti AVM \u2013 altro non sono che un\u2019applicazione dell\u2019AI. In questo caso, l’intelligenza artificiale \u00e8 utilizzata per fornire una stima di prezzo preliminare per un immobile in vendita o in affitto, come gi\u00e0 spiegato in un precedente articolo<\/a>. <\/p>\n\n\n\n

Tuttavia, gli AVM non rappresentano l\u2019unico possibile utilizzo dell\u2019AI all\u2019interno del settore.<\/p>\n\n\n\n

Abbiamo provato a discutere su questo tema con Michele Lerri, Head of Data di Wikicasa.it<\/a> che, assieme ai suoi collaboratori di Wikicasa Dati, ha individuato nel Machine Learning<\/strong> una possibile nuova applicazione dell\u2019AI nel panorama Real Estate<\/strong>, fornendo alcuni insight sull\u2019utilizzo di questa tecnologia.<\/p>\n\n\n\n

Abbiamo sentito parlare spesso di Machine Learning, che cos\u2019\u00e8?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u201cIl Machine Learning<\/strong> \u00e8 una tecnica di Data Analysis che consente ai computer di fare qualcosa che per gli<\/em> esseri umani \u00e8 all\u2019ordine del giorno: imparare dall\u2019esperienza<\/strong>. Attraverso degli algoritmi, \u00e8 possibile far apprendere ai computer determinate informazioni, facendo s\u00ec che essi siano in grado di ragionare autonomamente e fornire degli output sulla base di quanto appreso.<\/em><\/p>\n\n\n\n

In un contesto come quello dei portali immobiliari, dove gi\u00e0 oggi dati <\/strong>e informazioni<\/strong> sono tra le chiavi principali del successo nel settore, avere la possibilit\u00e0 di processare un\u2019elevata quantit\u00e0 di informazioni automaticamente \u00e8 sempre pi\u00f9 fondamentale per poter proporre un servizio di qualit\u00e0<\/em>.\u201d<\/p>\n\n\n\n

In quale contesto del Real Estate \u00e8 possibile applicare algoritmi e modelli di Machine Learning?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u201cI computer possono apprendere informazioni nei modi pi\u00f9 disparati. La grande mole di dati presente sul nostro portale \u2013 prezzi degli immobili, metri quadri, numero di locali, fotografie e planimetrie \u2013 pu\u00f2 essere processata mediante delle tecniche di \u201cclassificazione\u201d<\/strong>. In parole povere, partendo da un set di dati, possiamo insegnare a un computer a riconoscere e catalogare questi dati in automatico: in questo caso si parla di \u201cSupervised Machine Learning\u201d<\/strong>.<\/em><\/p>\n\n\n\n

La pi\u00f9 classica delle potenziali applicazioni \u00e8 quella relativa alla classificazione delle tipologie di immobili. Sfruttando le immagini dei nostri immobili raccolte sul portale, \u00e8 cos\u00ec possibile istruire il computer a distinguere appartamenti da ville, uffici da negozi e tanto altro.<\/em><\/p>\n\n\n\n

In una fase preliminare, forniamo al computer centinaia di migliaia di fotografie di ville e appartamenti. Il computer, grazie ai nostri algoritmi, inizia a definire tutte le caratteristiche che distinguono una villa da un appartamento, come ad esempio la presenza di un giardino. Dopo questa fase di training, nel momento in cui verr\u00e0 passata al computer una foto di un immobile residenziale con un giardino, questo sar\u00e0 catalogato automaticamente<\/em><\/em> come villa.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Secondo lo stesso principio, sulla base di un set di fotografie di immobili, \u00e8 possibile insegnare al computer come distinguere una stanza dall\u2019altra, o quali oggetti ed elettrodomestici ci sono in una delle suddette stanze; questa tecnica \u00e8 definita \u201ctagging\u201d<\/strong>.<\/em>\u201d<\/p>\n\n\n\n

Come pu\u00f2 il Machine Learning aiutare la figura dell\u2019agente immobiliare nel suo lavoro?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u201cAvere l\u2019opportunit\u00e0 di poter definire automaticamente tutte le caratteristiche di un immobile partendo da un semplicissimo set di immagini, consente di aumentare la completezza <\/strong>e la qualit\u00e0 <\/strong>dell\u2019annuncio presente sul portale, senza dubbio. Questo per\u00f2 non vuol dire sostituire il ruolo dell\u2019agente immobiliare<\/strong>: la tecnologia, per quanto veloce, non \u00e8 infallibile.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Ad esempio, partendo dalle fotografie, il computer potrebbe essere in grado di scrivere una descrizione dell\u2019immobile in vendita o in affitto. Tuttavia, si tratterebbe solo di una bozza preliminare, e perch\u00e9 la descrizione sia perfetta, sono necessarie esperienza <\/strong>e conoscenza <\/strong>del professionista<\/strong>.<\/em><\/p>\n\n\n\n

\u00c8 sempre bene ricordare come l\u2019intelligenza artificiale possa aiutare e potenziare il lavoro umano, ma non sostituirlo del tutto. Questa tesi \u00e8 confermata da numerosi studi sul tema, su tutti uno eseguito tra il 2013 e il 2016 in alcuni ospedali americani da IBM, che aveva da poco lanciato Watson Health, un assistente medico virtuale. L\u2019intelligenza artificiale sbagliava una diagnosi di un paziente in un numero di casi di gran lunga superiore rispetto a quelle effettuate da un medico esperto. La precisione massima nella diagnosi (vicina al 100%) si otteneva per\u00f2 grazie all\u2019attivit\u00e0 congiunta di intelligenza artificiale e professionista.<\/em> La cooperazione consisteva nel lasciare all’AI lo screening preliminare sulla cui base il medico era in grado di effettuare una diagnosi molto pi\u00f9 approfondita e dettagliata<\/em>.\u201d<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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