Diese Arbeit beschäftigt sich mit der vorliegenden Frage "Welche Maßnahmen sind notwendig bei der Entwicklung einer Al-App mittels Machine Learning für die Vorhersage von Immobilienwerten?".
Dabei sollen Maßnahmen aufgezeigt werden, mit denen eine AI-App mithilfe von Machine Learning entwickelt werden kann. Dazu werden zunächst grundlegende Begriffe näher erläutert. Danach werden die notwendigen Maßnahmen für die Entwicklung einer AI-App aufgezeigt und anschließend in Bezug auf die gestellte Fragestellung beispielhaft umgesetzt. Die Arbeit wird mit einer Diskussion der Ergebnisse in und einem Fazit in abgeschlossen.
Artificial Intelligence (AI) ist eine Spitzentechnologie und zugleich ein multidisziplinärer Bereich der Forschung, der in den vergangenen Jahren wachsende Aufmerksamkeit auf sich gezogen hat. Mittels der Weiterentwicklungen im Machine Learnings (maschinelles Lernen) wurde eine Vielzahl an Durchbrüchen möglich, wie maschinelle Übersetzung, Sprachassistenten (z.B. Alexa, Siri, etc.) und automatisierte Untertitel in Videos. Diese Technologien sind in den letzten Jahren bereits alltäglich geworden und helfen dabei, das Leben bequemer und besser informiert zu gestalten.
Mithilfe von Machine Learning (ML) lassen sich heute bereits kleinere AI-Applikation (engl. für Anwendung, Kurzform Apps) erstellen, mit denen Fragen zu den unterschiedlichsten Themen beantwortet werden können. Ein immer wieder relevantes Thema, die Prognose von Verkaufspreisen ist sowohl für Kunden interessant als auch für Unternehmen wie Banken, Versicherungen und Immobilienmakler.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Theoretische Grundlagen
- Artificial Intelligence
- Machine Learning
- Entwicklungsprozess für eine Al Anwendung
- Entwicklung einer Al-App zur Immobilienpreis Prognose
- Business Understanding
- Data Understanding
- Data Preparation
- Modeling
- Evaluation
- Deployment
- Diskussion
- Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung einer AI-Applikation, die mithilfe von Machine Learning den Verkaufspreis von Wohnimmobilien vorhersagen kann. Der Fokus liegt darauf, die notwendigen Maßnahmen für die Entwicklung einer solchen Applikation aufzuzeigen und diese anhand eines Beispiels zu veranschaulichen.
- Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Machine Learning (ML)
- Entwicklungsprozess für eine AI-Anwendung
- Anwendung von Machine Learning für die Immobilienpreisprognose
- Beispielhafte Umsetzung einer AI-Applikation
- Diskussion der Ergebnisse und Fazit
Zusammenfassung der Kapitel
Kapitel 2 beleuchtet die theoretischen Grundlagen der KI und des ML, wobei die Beziehung zwischen beiden Konzepten erläutert wird. Kapitel 3 zeigt die notwendigen Schritte für die Entwicklung einer AI-Applikation auf. Kapitel 4 beschreibt die konkrete Anwendung des ML-Prozesses für die Immobilienpreisprognose, indem die Phasen Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation und Deployment erläutert werden.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, Machine Learning, AI-App, Immobilienpreisprognose, Immobilienmarkt, Datenanalyse, Modellentwicklung, Evaluation, Deployment.
- Quote paper
- Ralf Heidig (Author), 2021, Entwicklung einer AI-App mittels Machine Learning zur Vorhersage von Immobilienwerten, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1152663
