Desarrollo de un modelo predictivo para estimar los precios de viviendas en Medellín usando técnicas de aprendizaje automático

Abstract

Los diferentes cambios en la valoración exacta de los precios de vivienda es uno de los grandes retos para las personas que buscan realizar la compra o venta de vivienda en la ciudad de Medellín, esto hace que la búsqueda y consulta de este tipo de información se torne de forma compleja lo que puede generar la toma de malas decisiones en el sector inmobiliario. Este proyecto tiene como objetivo crear un modelo de predicción de precios de vivienda en la ciudad de Medellín usando técnicas de aprendizaje automático con la finalidad de apoyar la toma de decisiones en el mercado inmobiliario, recolectando la información de las publicaciones y anuncios de las inmobiliarias, creando de esta forma un aplicativo interactivo que proporcione estimaciones precisas y que facilite las decisiones financieras, esto teniendo en cuenta que en investigaciones previas realizadas en Bogotá y Valencia se ha aplicado métodos similares y Web Scraping para estimar los precios de vivienda con éxito, lo que beneficiará a compradores, vendedores y profesionales del sector fomentando así un alto rendimiento en los trámites del mercado inmobiliario.