Методы машинного обучения как инструмент повышения эффективности работы государственных бюджетных учреждений, уполномоченных на проведение государственной кадастровой оценки
Автор: Бабкин Павел Сергеевич, Ермоленко К.Ю.
Журнал: Имущественные отношения в Российской Федерации @iovrf
Рубрика: Экономика и управление народным хозяйством
Статья в выпуске: 2 (233), 2021 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматриваются задачи, которые при проведении государственной кадастровой оценки (ГКО) могут решаться с привлечением методов машинного обучения, в том числе задача автоматического определения тематики обращений об исправлении ошибок, допущенных при определении кадастровой стоимости. Основное внимание уделяется проблеме классификации объектов недвижимости при массовой оценке. Приводятся результаты применения описанных методов в государственном бюджетном учреждении Московской области, уполномоченном на проведение ГКО. Предлагаются направления дальнейшего развития предложенных алгоритмов.
Использование нейронных сетей при государственной кадастровой оценке, классификация объектов недвижимости, кодирование объектов недвижимости, автоматизация в государственном управлении
Короткий адрес: https://sciup.org/170191077
IDR: 170191077
Список литературы Методы машинного обучения как инструмент повышения эффективности работы государственных бюджетных учреждений, уполномоченных на проведение государственной кадастровой оценки
- О государственной кадастровой оценке: Федеральный закон от 3 июля 2016 года № 237-ФЗ. Доступ из справочной правовой системы "КонсультантПлюс".
- Об утверждении классификатора видов разрешенного использования земельных участков: приказ Министерства экономического развития Российской Федерации от 1 сентября 2014 года № 540. Доступ из справочной правовой системы "КонсультантПлюс".
- Об утверждении методических указаний о государственной кадастровой оценке: приказ Министерства экономического развития Российской Федерации от 12 мая 2017 года № 226. Доступ из справочной правовой системы "КонсультантПлюс".
- О внесении изменений в методические указания о государственной кадастровой оценке, утвержденные приказом Минэкономразвития России от 12 мая 2017 года № 226": приказ Министерства экономического развития Российской Федерации от 9 сентября 2019 года № 548. Доступ из справочной правовой системы "КонсультантПлюс".
- Haykin. S. Neural networks and learning machines. 3rd ed. Pearson, 2009. 906 p.
- Gers F. A., Schmidhuber J. LSTM Recurrent Networks Learn Simple Context Free and Context Sensitive Languages (англ.) // IEEE Transactions on Neural Networks. 2001. Vol. 12, no. 6. P. 1333-1340.
- Landauer T., Foltz P.W., Laham D. Introduction to Latent Semantic Analysis // Discourse Processes. 1998. Vol. 25. P. 259-284.
