ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ПРИ ОЦЕНКЕ НЕДВИЖИМОГО ИМУЩЕСТВА НА ПРЕДПРИЯТИЯХ: ОПЫТ УЗБЕКИСТАНА
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.20594854Ключевые слова:
недвижимость, оценка недвижимости, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, цифровизация, инновационные модели, предприятие, рынок недвижимостиАннотация
Исследованы теоретические и практические основы применения искусственного
интеллекта и методов машинного обучения в процессе оценки недвижимости на предприятиях.
Выявлены ограничения традиционных методов оценки и обоснованы возможности повышения точности
оценочных процедур на основе инновационных технологий. Изучены современное состояние рынка
недвижимости Узбекистана, процессы цифровизации и существующие проблемы оценочной практики.
В рамках исследования проведено сравнительное изучение алгоритмов машинного обучения, включая
градиентный бустинг, нейронные сети и регрессионный анализ, а также предложена инновационная
модель оценки, адаптированная к условиям Узбекистана. Полученные результаты свидетельствуют о
том, что модели, основанные на искусственном интеллекте, позволяют снизить погрешность оценки на
53,3 % по сравнению с традиционными подходами.
Библиографические ссылки
1. Deppner J., von Ahlefeldt-Dehn B., Beracha E., Schaefers W. Boosting the Accuracy of Commercial
Real Estate Appraisals: An Interpretable Machine Learning Approach // Journal of Real Estate Finance and
Economics. — 2023. — DOI: 10.1007/s11146-023-09944-1.
2. Root T.H., Strader T.J., Huang Yu-H. A Review of Machine Learning Approaches for Real Estate
Valuation // Journal of the Midwest Association for Information Systems. — 2023. — Vol. 2023. — Iss. 2. — Art.
2.
3. Rodriguez-Serrano J.A. Prototype-Based Learning for Real Estate Valuation: A Machine Learning
Model That Explains Prices // Annals of Operations Research. — 2024. — DOI: 10.1007/s10479-024-06273-1.
4. Deng L., Zhang X. Boosting the Accuracy of Property Valuation with Ensemble Learning and Explainable
Artificial Intelligence: The Case of Hong Kong // The Annals of Regional Science. — 2025. — Vol. 74. — Art.
32. — DOI: 10.1007/s00168-025-01365-7.
5. Deng L. Real Estate Valuation with Multi-Source Image Fusion and Enhanced Machine Learning
Pipeline // PLOS ONE. — 2025. — DOI: 10.1371/journal.pone.0321951.
6. Ishonqulov N.F. Scientific-Theoretical Foundations of Real Estate Valuation and Market Assessment //
International Journal of Business Diplomacy and Economy. — 2025. — Vol. 4. — No. 1. — P. 139–146. — DOI:
10.51699/ijbde.v4i1.367.
Определены задачи по эффективному использованию земельных ресурсов [Электронный ресурс]
/ Президент Республики Узбекистан. — 21-е ноября 2023-го года. — URL: https://president.uz/ru/lists/
view/6878 (дата обращения: 31-е мая 2026-го года).
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 ЗЕЛЁНАЯ ЭКОНОМИКА И РАЗВИТИЕ
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.