آموزش پیش بینی بازار املاک و مستغلات با رگرسیون خطی و LSTM
Forecasting Real Estate Market with Linear Regression & LSTM
- در حال بارگزاری، لطفا صبر کنید...
به پیش بینی بازار املاک و مستغلات با دوره LSTM رگرسیون خطی خوش آمدید. این یک دوره جامع مبتنی بر پروژه است که در آن گام به گام نحوه انجام تجزیه و تحلیل و تجسم پیچیده بر روی داده های بازار املاک و مستغلات را خواهید آموخت. این دوره عمدتاً بر پیش‌بینی بازار مسکن آینده با استفاده از دو مدل پیش‌بینی مختلف متمرکز خواهد بود، آن‌ها رگرسیون خطی و LSTM که مخفف حافظه کوتاه مدت بلندمدت است. در مورد زبان برنامه نویسی، ما قصد داریم از Python در کنار چندین کتابخانه مانند Pandas برای انجام مدل سازی داده ها، Numpy برای انجام محاسبات پیچیده، Matplotlib برای تجسم داده ها و Scikit-learn برای اجرای مدل رگرسیون خطی و معیارهای ارزیابی مختلف استفاده کنیم. در حالی که برای داده ها، ما می خواهیم مجموعه داده بازار املاک و مستغلات را از Kaggle دانلود کنیم. در جلسه معرفی، اصول اولیه پیش‌بینی بازار املاک، مانند آشنایی با ویژگی‌های بازار املاک، مدل‌های پیش‌بینی مورد استفاده و مشکلات عمده بازار مسکن امروزه مانند محدودیت عرضه مسکن و رشد جمعیت. سپس، با یادگیری ریاضیات پایه پشت رگرسیون خطی ادامه دهید، جایی که گام به گام در مورد نحوه تجزیه و تحلیل مطالعه موردی و انجام محاسبه رگرسیون خطی اولیه راهنمایی خواهید شد. این جلسه برای آماده سازی دانش و درک شما در مورد رگرسیون خطی قبل از پیاده سازی این مفهوم در کد طراحی شده است. پس از آن، چندین عامل مختلف را یاد خواهید گرفت که به طور بالقوه می توانند بر بازار املاک و مستغلات تأثیر بگذارند، مانند رشد جمعیت، سیاست های دولت و توسعه زیرساخت ها. هنگامی که تمام دانش لازم در مورد بازار املاک و مستغلات را یاد گرفتید، پروژه پیش بینی را شروع می کنیم. ابتدا، گام به گام در مورد نحوه راه اندازی Google Colab IDE راهنمایی خواهید شد، سپس، نحوه یافتن و دانلود مجموعه داده ها از Kaggle را نیز یاد خواهید گرفت. وقتی همه چیز آماده شد، وارد بخش اصلی دوره می شوید که بخش پروژه است. این پروژه از دو بخش اصلی تشکیل شده است، بخش اول پیش بینی روند بازار املاک و مستغلات با استفاده از رگرسیون خطی و بخش دوم پیش بینی روند بازار املاک و مستغلات با استفاده از مدل حافظه کوتاه مدت بلند مدت است. در نهایت، در پایان دوره، یاد خواهید گرفت که چگونه دقت و عملکرد مدل‌های پیش‌بینی خود را با استفاده از روش‌های R-squared و تقارن جهتی ارزیابی کنید.
اول از همه، قبل از ورود به دوره، باید این سوالات را از خود بپرسیم: چرا باید یاد بگیریم که بازار املاک و مستغلات را پیش بینی کنیم؟ فایده چیست؟ خوب، من برای این سؤالات پاسخ های زیادی دارم. اولاً، بازار املاک و مستغلات به دلیل پتانسیل آن برای افزایش بلندمدت و ایجاد درآمد، همیشه یک گزینه سرمایه گذاری قوی در نظر گرفته شده است. ارزش املاک در طول زمان افزایش می یابد و فرصتی برای سود سرمایه فراهم می کند، در حالی که درآمد اجاره از املاک می تواند یک جریان نقدی ثابت را فراهم کند. در همین حال، از آنجایی که فناوری کلان داده در چند سال گذشته بسیار سریع پیشرفت کرده است، ادغام این فناوری برای پیش‌بینی روندها و قیمت‌های آتی بازار با شناسایی الگوهای موجود در داده‌های تاریخی می‌تواند بسیار سودمند باشد، زیرا به سرمایه‌گذاران اجازه می‌دهد یک تصمیم سرمایه‌گذاری مبتنی بر داده اتخاذ کنند. علاوه بر این، این مجموعه مهارت‌هایی که یاد می‌گیرید بسیار ارزشمند هستند، زیرا می‌توانند در بازارهای مختلف غیر از املاک و مستغلات به کار روند.
در زیر مواردی وجود دارد که می‌توانید از این دوره یاد بگیرید:
مبانی اولیه پیش‌بینی بازار املاک و مستغلات را بیاموزید، مانند آشنایی با ویژگی‌های بازار و مشکلات عمده‌ای که بازار املاک با آن مواجه است
نحوه انجام محاسبات رگرسیون خطی را بیاموزید و درک درستی از ضرایب رگرسیون، وقفه ها، متغیرهای وابسته و متغیرهای مستقل کسب کنید
چند فاکتوری را که می‌توانند به طور بالقوه بر بازار املاک و مستغلات تأثیر بگذارند، بیاموزید، مانند رشد جمعیت، بازار کار، و توسعه زیرساخت‌ها
با نحوه یافتن و دانلود مجموعه داده ها از Kaggle آشنا شوید
با نحوه آپلود داده ها در Google Colab Studio آشنا شوید
نحوه تمیز کردن مجموعه داده‌ها را با حذف ردیف‌های دارای مقادیر و موارد تکراری از دست رفته بیاموزید
با نحوه تشخیص نقاط پرت احتمالی در مجموعه داده آشنا شوید
نحوه تجزیه و تحلیل روند قیمت ملک را با محاسبه میانگین و میانه سالانه آن بیاموزید
با نحوه یافتن ارتباط بین قیمت ملک و نوع ملک آشنا شوید
با نحوه تحلیل روند بازار املاک و یافتن فرصت های سرمایه گذاری با استفاده از محاسبه نسبت فروش آشنا شوید
با نحوه پیش بینی روند بازار املاک و مستغلات با استفاده از مدل رگرسیون خطی آشنا شوید
با نحوه پیش بینی روند بازار املاک و مستغلات با استفاده از مدل LSTM (حافظه کوتاه مدت بلند مدت) آشنا شوید
با نحوه ارزیابی دقت و عملکرد مدل‌های پیش‌بینی با استفاده از تحلیل مربع R و تحلیل تقارن جهتی آشنا شوید
معرفی Introduction
-
مقدمه دوره Introduction to the Course
-
فهرست مطالب Table of Contents
-
این دوره برای چه کسانی در نظر گرفته شده است؟ Whom This Course is Intended for?
ابزارها، IDE و مجموعه داده ها Tools, IDE, and Datasets
-
ابزارها، IDE و مجموعه داده ها Tools, IDE, and Datasets
مقدمه ای بر پیش بینی بازار املاک و مستغلات Introduction to Real Estate Market Forecasting
-
مقدمه ای بر پیش بینی بازار املاک و مستغلات Introduction to Real Estate Market Forecasting
محاسبه رگرسیون خطی Linear Regression Calculation
-
محاسبه رگرسیون خطی Linear Regression Calculation
عواملی که می توانند بر بازار املاک و مستغلات تأثیر بگذارند Factors That Can Impact Real Estate Market
-
عواملی که می توانند بر بازار املاک و مستغلات تأثیر بگذارند Factors That Can Impact Real Estate Market
راه اندازی Google Colab IDE Setting Up Google Colab IDE
-
راه اندازی Google Colab IDE Setting Up Google Colab IDE
دانلود مجموعه داده از Kaggle Downloading Dataset From Kaggle
-
دانلود مجموعه داده بازار املاک و مستغلات از Kaggle Downloading Real Estate Market Dataset From Kaggle
آماده سازی پروژه Project Preparation
-
بارگذاری مجموعه داده های بازار املاک و مستغلات در Google Colab Uploading Real Estate Market Dataset to Google Colab
-
مروری سریع بر مجموعه داده های بازار املاک و مستغلات Quick Overview of Real Estate Market Dataset
پاک کردن داده ها و تشخیص نقاط پرت بالقوه Cleaning Data & Detecting Potential Outliers
-
پاک کردن مجموعه داده با حذف ردیف‌های دارای مقادیر و موارد تکراری از دست رفته Cleaning Dataset by Removing Rows with Missing Values & Duplicates
-
شناسایی و حذف موارد پرت بالقوه Detecting & Removing Potential Outliers
تحلیل میانگین و میانه سالانه قیمت ملک Analysing the Annual Mean and Median of Property Prices
-
تحلیل میانگین و میانه سالانه قیمت ملک Analysing the Annual Mean and Median of Property Prices
یافتن همبستگی بین نوع ملک و قیمت Finding Correlation Between Property Type & Price
-
یافتن همبستگی بین نوع ملک و قیمت Finding Correlation Between Property Type & Price
تجزیه و تحلیل روند بازار املاک و مستغلات و یافتن فرصت های سرمایه گذاری Analysing Real Estate Market Trend & Finding Investment Opportunities
-
تجزیه و تحلیل روند بازار املاک و مستغلات و یافتن فرصت های سرمایه گذاری Analysing Real Estate Market Trend & Finding Investment Opportunities
پیش بینی بازار املاک و مستغلات با مدل رگرسیون خطی Forecasting Real Estate Market with Linear Regression Model
-
پیش بینی بازار املاک و مستغلات با مدل رگرسیون خطی Forecasting Real Estate Market with Linear Regression Model
پیش بینی بازار املاک و مستغلات با مدل LSTM Forecasting Real Estate Market with LSTM Model
-
پیش بینی بازار املاک و مستغلات با مدل LSTM Forecasting Real Estate Market with LSTM Model
ارزیابی دقت مدل های پیش بینی Evaluating the Accuracy of Forecasting Models
-
ارزیابی دقت مدل های پیش بینی Evaluating the Accuracy of Forecasting Models
-
انجام تجزیه و تحلیل R-squared Performing R-squared Analysis
-
انجام تحلیل تقارن جهتی Performing Directional Symmetry Analysis
نتیجه گیری و خلاصه Conclusion & Summary
-
نتیجه گیری و خلاصه Conclusion & Summary
https://donyad.com/d/98e109
Christ Raharja
مشاور سابق ریسک فناوری و علاقه‌مند به تجارت الکترونیک
نمایش نظرات
نظری ارسال نشده است.