{"id":8296,"date":"2018-12-07T22:00:59","date_gmt":"2018-12-07T21:00:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.empirica-systeme.de\/?p=8296"},"modified":"2021-04-20T22:35:24","modified_gmt":"2021-04-20T20:35:24","slug":"kuenstliche-intelligenz-und-immobilienpreise","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.value-marktdaten.de\/en\/2018\/12\/07\/kuenstliche-intelligenz-und-immobilienpreise\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz und Immobilienpreise"},"content":{"rendered":"<h2>Machine Learning im Kontext herk\u00f6mmlicher Sch\u00e4tzverfahren<\/h2>\n<p>K\u00fcnstliche Intelligenz verspricht im Kontext der Immobilienbewertung wie auch der Immobilienpreisbeobachtung und -Prognose ein hohes Potenzial. Alle reden \u00fcber die &#8220;neuen&#8221; Methoden aber zuweilen erh\u00e4lt man den Eindruck, dass die ernsthafte Auseinandersetzung mit dem Thema zu sehr in den Hintergrund r\u00fcckt.<\/p>\n<p>Daher haben wir Einblick in unsere aktuelle Forschung anhand einer Case-Study auf dem <a href=\"https:\/\/www.bbsr.bund.de\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Arbeitskreis Immobilienpreise des BBSR<\/a> gew\u00e4hrt und kurz zum Thema vorgetragen. Es ging uns insbesondere darum, eine Diskussion zu den Potenzialen und Fallstricken der aktuellen Entwicklungen anzusto\u00dfen.<\/p>\n<figure id=\"attachment_8300\" aria-describedby=\"caption-attachment-8300\" style=\"width: 600px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-8300\" src=\"https:\/\/www.value-marktdaten.de\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/Machinelearning_Immobilienbewertung_a-e1543484997319.png\" alt=\"\" width=\"600\" height=\"220\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-8300\" class=\"wp-caption-text\">Auszug unseres Vortrages &#8220;K\u00fcnstliche Intelligenz und Immobilienpreise &#8211; Machine Learning im Kontext herk\u00f6mmlicher Sch\u00e4tzverfahren&#8221; beim Arbeitskreis Immobilienpreise des BBSR in Bonn (2019)<\/figcaption><\/figure>\n<p>Am Beispiel des Berliner Wohnungsmarktes haben wir <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Ordinary_least_squares\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">lineare Regression (OLS)<\/a>, <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Random_forest\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Random Forest<\/a>, <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Artificial_neural_network\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Neuronales Netz<\/a>, <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/AdaBoost\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">AdaBoost<\/a> und <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/K-nearest_neighbors_algorithm\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">KNN<\/a> miteinander verglichen und diskutiert. Wie zu erwarten haben insbesondere Random Forest und AdaBoost deutlich bessere Prognosequalit\u00e4ten als eine herk\u00f6mmliche Regression. Besonders zum Tragen kommen die Vorteile, wenn man gr\u00f6\u00dfere Trainingsdatens\u00e4tze hinzuzieht, was bei herk\u00f6mmlichen Verfahren ja keine Effekte haben darf &#8211; es sei denn, das Modell ist schlecht bzw. falsch.<\/p>\n<figure id=\"attachment_8304\" aria-describedby=\"caption-attachment-8304\" style=\"width: 150px\" class=\"wp-caption alignleft\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-8304 size-thumbnail\" src=\"https:\/\/www.value-marktdaten.de\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/randomforest_immobilienbewertung-150x150.png\" alt=\"\" width=\"150\" height=\"150\" srcset=\"https:\/\/www.value-marktdaten.de\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/randomforest_immobilienbewertung-150x150.png 150w, https:\/\/www.value-marktdaten.de\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/randomforest_immobilienbewertung-300x300.png 300w, https:\/\/www.value-marktdaten.de\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/randomforest_immobilienbewertung-330x330.png 330w, https:\/\/www.value-marktdaten.de\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/randomforest_immobilienbewertung-96x96.png 96w, https:\/\/www.value-marktdaten.de\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/randomforest_immobilienbewertung-192x192.png 192w, https:\/\/www.value-marktdaten.de\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/randomforest_immobilienbewertung.png 399w\" sizes=\"auto, (max-width: 150px) 100vw, 150px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-8304\" class=\"wp-caption-text\">Random Forest Visualisierung unserer Immobilienpreismodellierung f\u00fcr Berlin (2012-2018)<\/figcaption><\/figure>\n<p>Dennoch gibt es auch Diskussionspunkte: Der Vorteil eines gr\u00f6\u00dferen Daten- bzw. Variableninput f\u00fchrt einerseits zu un\u00fcbersichtlichen Sch\u00e4tzungen &#8211; mit Folgen f\u00fcr die geforderte Modelltransparenz und andererseits zu einer hohen Anforderung an die Dateneingabe durch Gutachter. <a href=\"https:\/\/www.bbsr.bund.de\/\">Weitere Informationen zum Thema und dem Arbeitskreis Immobilienpreise beim BBSR finden Sie hier<\/a>. \u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Machine Learning im Kontext herk\u00f6mmlicher Sch\u00e4tzverfahren K\u00fcnstliche Intelligenz verspricht im Kontext der Immobilienbewertung wie auch der Immobilienpreisbeobachtung und -Prognose ein hohes Potenzial. Alle reden \u00fcber die &#8220;neuen&#8221; Methoden aber zuweilen erh\u00e4lt man den Eindruck, dass die ernsthafte Auseinandersetzung mit dem Thema zu sehr in den Hintergrund r\u00fcckt. 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