Las innovaciones en el sector inmobiliario siempre vienen acompañadas de tecnología que facilita la gestión del profesional en bienes raíces, por ello es que en esta ocasión te mostramos lo que es el machine learning y cómo este se aplica para la labor diaria y digital de los agentes y brókers.
Este tipo de tecnología está basada en la inteligencia artificial y genera sistemas que automatizan respuestas y controladores en diversos ámbitos.
Descubre cuáles son sus características a través de Lamudi.
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¿Qué es y cómo funciona el machine learning?
El machine learning es tecnología desarrollada en el rubro de la Inteligencia Artificial (IA) en donde un sistema detecta patrones de respuesta de usuarios en grandes volúmenes de información, los aprende por sí mismo y así puede predecir comportamientos y respuestas automáticas que mejoran las transacciones.
El machine learning inmobiliario procesa cantidades grandes de datos disponibles y detecta de esta manera comportamientos y gustos para ofrecerle a posibles clientes propiedades que se adecuen a lo que buscan.
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Tipos de machine learning
Un sistema informático de Aprendizaje se nutre de experiencias y evidencias, así como nosotros al aprender, sin embargo, el machine learning procesa grandes cantidades de datos por patrones y comportamientos únicos.
Aprendizaje supervisado
En el aprendizaje supervisado se entrena al sistema a través de ciertas cantidades de información y datos para definir a través de etiquetas ciertos patrones.
Este tipo de aprendizaje estudia diversos ejemplos para poder generalizar y generar nuevos casos.
Aprendizaje no supervisado
A diferencia del aprendizaje supervisado, aquí no se usan valores agregados o etiquetas únicas.
En este sistema se comprende la abstracción a través de un método de entrenamiento más parecido al modo en que los humanos procesan la información.
Aprendizaje por refuerzo
En el sistema por refuerzo los sistemas aprenden a través de la experiencia, en este se vislumbra la prueba y error en el uso de funciones de recompensa que mejoran el comportamiento del sistema.
Aplicaciones del machine learning en el rubro inmobiliario
La aplicación del machine learning en el rubro inmobiliario tiene diversos usos y además convierte a inmobiliarias tradicionales a empresas proptech que implementan innovaciones digitales que hacen más sencillo su trabajo a través del aprendizaje automático.
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Algunas aplicaciones adicionales que tiene el learning machine inmobiliario son:
- Una inmobiliaria será capaz de ofrecer de manera más certera, espacios que se adecuen a los gustos y necesidades de los clientes
- Determina momentos idóneos para contactar a los clientes
- Mejora la capacidad competitiva de las inmobiliarias proptech
- Optimiza sus servicios de construcción y operaciones inmobiliarias múltiples
- Detecta operaciones defectuosas o que pueden ser fraudulentas
- Predice comportamientos y hábitos de consumo
- Analiza y predice errores
- Otorga visiones certeras de proyecciones en cuanto al mercado inmobiliario
Ventajas del machine learning
Los beneficios que tiene el aprendizaje máquina se basa en generar una mayor productividad y de ahorrarle a los humanos tareas que implicarían una enorme carga de información.
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Ciertas ventajas que encontraremos en su uso son:
- Gestiona y optimiza los datos de los clientes potenciales
- Automatiza procesos
- Mejora la atención hacia los usuarios
- Predice aspectos indispensables del sector inmobiliario
El machine learning puede ayudar significativamente a conocer las características de los clientes, sus necesidades y gustos con base en consultas previas gracias a softwares que analizan y procesan dicha información.
También es una excelente herramienta para satisfacer la atención directa que los clientes requieren.
Mejores softwares de Machine Learning
La automatización de las grandes empresas es una necesidad, por ello es que diversas startups comienzan a reformularse como empresas proptech que revolucionan el sector de bienes raíces.
Algunos de los softwares que grandes empresas emplean son los siguientes:
Google Cloud ML Engine
- Lleva a cabo tareas de desarrollo con las innovadoras herramientas de aprendizaje automático creadas por Google Research que usa Google
- Despliega más modelos en menos tiempo y reduce un 80 % las líneas de código necesarias para generar modelos personalizados
- Utiliza herramientas de operaciones de aprendizaje automático para gestionar tus datos y modelos de forma fácil y segura, y reproducirlos a escala
Amazon Machine Learning (AML)
Los servicios incluyen computación, almacenamiento, base de datos y sincronización de aplicaciones (mensajería y cola).
- Amazon Machine Learning proporciona asistentes y herramientas de visualización.
- Admite tres tipos de modelos, es decir, clasificación de clases múltiples, clasificación binaria y regresión.
- Permite a los usuarios crear un objeto de fuente de datos a partir de la base de datos MySQL.
Oryx 2
Se emplea ampliamente para el aprendizaje automático a gran escala en tiempo real. Es un marco para generar aplicaciones que incluyen aplicaciones de un extremo a otro para filtrado, empaquetado, regresión, clasificación y agrupación.
Implementar este tipo de tecnología es lo que hará que el sector inmobiliario evolucione, al igual las empresas que decidan incursionar en rubros más tecnológicos.
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