Технологии Машинного Обучения И Мультимодальные Подходы В Области Оценки Имущества

В статье рассматриваются современные технологии машинного обучения и мультимодальныхподходов, применяемые в сфере оценки и переоценки имущества. Показано, что использование алгоритмовградиентного бустинга, случайных лесов и глубоких нейронных сетей позволяет значительно повысить точностьпрогнозирования рыночной стоимости объектов недвижимости за счёт учёта нелинейных взаимосвязей и обработкибольших объёмов разнородных данных. Особое внимание уделено мультимодальным моделям, интегрирующимтекстовую, визуальную, геопространственную и временную информацию, что обеспечивает более комплекснуюи объективную оценку. Рассмотрены методы объяснимого искусственного интеллекта (Explainable AI), такиекак SHAP и LIME, повышающие прозрачность результатов автоматизированных моделей. Приведены примерыпрактического применения технологий в международной практике, а также обозначены ключевые проблемывнедрения, включая доступ к качественным данным и необходимость соблюдения международных стандартовоценки.