Standard

Модель машинного обучения по оценке стоимости квадратного метра: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. / Толмачев, Александр Владимирович (Inventor); Красавина, Ольга Николаевна (Inventor).
Федеральный институт промышленной собственности. Patent No.: 2023682073. Oct 20, 2023.

Research output: Patent

Harvard

Толмачев, АВ & Красавина, ОН Oct. 20 2023, Модель машинного обучения по оценке стоимости квадратного метра: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ, Patent No. 2023682073. <https://www1.fips.ru/registers-doc-view/fips_servlet?DB=EVM&DocNumber=2023682073&TypeFile=html>

APA

Толмачев, А. В., & Красавина, О. Н. (2023). Модель машинного обучения по оценке стоимости квадратного метра: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. (Patent No. 2023682073). Федеральный институт промышленной собственности. https://www1.fips.ru/registers-doc-view/fips_servlet?DB=EVM&DocNumber=2023682073&TypeFile=html

Vancouver

Толмачев АВ, Красавина ОН, inventors. Модель машинного обучения по оценке стоимости квадратного метра: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. 2023682073. 2023 Oct 20.

Author

Толмачев, Александр Владимирович (Inventor) ; Красавина, Ольга Николаевна (Inventor). / Модель машинного обучения по оценке стоимости квадратного метра : свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Федеральный институт промышленной собственности. Patent No.: 2023682073. Oct 20, 2023.

BibTeX

@misc{de10d879caf5438cbc20bdb4175d3f9a,
title = "Модель машинного обучения по оценке стоимости квадратного метра: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ",
abstract = "Программа предназначена для анализа данных городской недвижимости (квартиры в многоквартирных домах, выставляемые на продажу) с целью прогнозирования стоимости недвижимости и оценки факторов влияния на стоимость с помощью методов машинного обучения. Функциональные возможности программы включают в себя извлечение данных из базы данных PostgreSQL; первичную обработку данных и формирование матрицы «объекты–признаки»; разведочный анализ и проверку данных; тестирование и отбор методов машинного обучения для прогнозирования цены недвижимости; прогнозирование стоимости недвижимости на основе признаковых описаний объектов; оптимизацию гиперпараметров моделей машинного обучения; оценку факторов влияния признаков на стоимость недвижимости. Программа может использоваться аналитиками и исследователями рынка недвижимости для проведения анализа территорий и планирования новых объектов.",
author = "Толмачев, {Александр Владимирович} and Красавина, {Ольга Николаевна}",
year = "2023",
month = oct,
day = "20",
language = "Русский",
publisher = "Федеральный институт промышленной собственности",
address = "Российская Федерация",
type = "Patent",
note = "2023682073",

}

RIS

TY - PAT

T1 - Модель машинного обучения по оценке стоимости квадратного метра

T2 - свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ

AU - Толмачев, Александр Владимирович

AU - Красавина, Ольга Николаевна

PY - 2023/10/20

Y1 - 2023/10/20

N2 - Программа предназначена для анализа данных городской недвижимости (квартиры в многоквартирных домах, выставляемые на продажу) с целью прогнозирования стоимости недвижимости и оценки факторов влияния на стоимость с помощью методов машинного обучения. Функциональные возможности программы включают в себя извлечение данных из базы данных PostgreSQL; первичную обработку данных и формирование матрицы «объекты–признаки»; разведочный анализ и проверку данных; тестирование и отбор методов машинного обучения для прогнозирования цены недвижимости; прогнозирование стоимости недвижимости на основе признаковых описаний объектов; оптимизацию гиперпараметров моделей машинного обучения; оценку факторов влияния признаков на стоимость недвижимости. Программа может использоваться аналитиками и исследователями рынка недвижимости для проведения анализа территорий и планирования новых объектов.

AB - Программа предназначена для анализа данных городской недвижимости (квартиры в многоквартирных домах, выставляемые на продажу) с целью прогнозирования стоимости недвижимости и оценки факторов влияния на стоимость с помощью методов машинного обучения. Функциональные возможности программы включают в себя извлечение данных из базы данных PostgreSQL; первичную обработку данных и формирование матрицы «объекты–признаки»; разведочный анализ и проверку данных; тестирование и отбор методов машинного обучения для прогнозирования цены недвижимости; прогнозирование стоимости недвижимости на основе признаковых описаний объектов; оптимизацию гиперпараметров моделей машинного обучения; оценку факторов влияния признаков на стоимость недвижимости. Программа может использоваться аналитиками и исследователями рынка недвижимости для проведения анализа территорий и планирования новых объектов.

UR - https://elibrary.ru/item.asp?id=56001170

M3 - Патент

M1 - 2023682073

Y2 - 2023/10/12

PB - Федеральный институт промышленной собственности

ER -

ID: 57029649