Uso de la inteligencia artificial en la estimación del precio de la vivienda urbana en municipios intermedios de Colombia (2024)
El mercado inmobiliario en Colombia enfrenta desafíos significativos debido a la falta de información detallada y actualizada, lo que dificulta la estimación precisa de los precios de las propiedades. Esta limitación afecta la capacidad de compradores y vendedores para tomar decisiones informadas en transacciones inmobiliarias, lo que a su vez tiene un impacto negativo en la estabilidad económica de la ciudadanía. Además, factores como el desempleo y la recesión económica también afectan negativamente la percepción financiera de las personas y la demanda de viviendas. Para abordar estas problemáticas, se desarrolló un modelo de inteligencia artificial que combine una red neuronal convolucional y de alimentación directa para estimar los precios de los inmuebles en municipios intermedios de Colombia. Este modelo se basó en la construcción de un sistema de extracción de información mediante web scraping para recopilar datos de ofertas inmobiliarias, la formulación de un modelo de red neuronal que integra imágenes y características alfanuméricas, y la evaluación del rendimiento del modelo mediante técnicas de regularización. Durante el desarrollo del proyecto, identificamos la necesidad de abordar la complejidad técnica del proceso de web scraping y de optimizar los hiperparámetros del modelo de red neuronal para mejorar su capacidad de generalización. Observamos que ciertas configuraciones de hiperparámetros, como tasas de aprendizaje intermedias y valores moderados de regularización, generaban resultados satisfactorios en las métricas de entrenamiento y testeo. Sin embargo, también notamos una incapacidad para generalizar nueva información al evaluar los modelos con conjuntos de datos nuevos, lo que sugiere la necesidad de ampliar el tamaño de los conjuntos de datos y considerar otros enfoques de inteligencia artificial