O USO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA PREDIÇÃO DE VALOR DE IMÓVEIS URBANOS

Resumo

Avaliar um patrimônio é uma tarefa que requer seriedade e competência, seja na avaliação de imóveis, bens móveis ou intangíveis alheios. Nessa atividade, o profissionalismo e a constante atualização tecnológica levam à precisão, aos valores venais dos bens avaliados, fundamentais para um bom negócio. Os avanços na área da computação para sistemas de apoio à tomada de decisões, bem como de avaliação de bens, têm notório grau de importância para o mercado imobiliário brasileiro. Tem-se o conhecimento da crescente utilização da tecnologia da informação no mercado imobiliário, porém encontra-se defasado ainda o modo de avaliação para compra e venda de imóveis. Sabe-se da dificuldade em compor o preço final de um imóvel, por envolver diversas variáveis, como por exemplo, tamanho e localização de uma casa ou terreno, e, por muitas vezes, o valor a ser explicitado por um especialista da área. Tomam-se como base as características do imóvel e a experiência do especialista neste tipo de atividade. A precisão do valor do imóvel pode variar de um especialista para outro. Neste sentido, acredita-se que com o uso de técnicas computacionais é possível obter uma maior precisão no valor do imóvel e as organizações apostam nestas técnicas para auxílio na tomada de decisão e em busca de melhorias neste processo. Para este trabalho, foi escolhida a utilização de Rede Neural Artificial (RNA) para a predição do valor de imóveis e tem como objetivo principal desenvolver uma aplicação capaz de, através de conhecimento concebido por experiências advindas dos especialistas da área, prever o valor de um imóvel. Este trabalho visa à avaliação de imóveis na área urbana de Santa Cruz do Sul, RS, contribuindo no processo de tomadas de decisão no setor gerencial de organizações imobiliárias. A RNA consiste em um modelo computacional para solucionar problemas da inteligência artificial. Sua concepção é simular o comportamento de um cérebro humano, sendo capaz de aprender através de experiências. Suas aplicações podem ser encontradas em campos tão diversos quanto análise e processamento de sinais, controle de processos, robótica, classificação de dados, reconhecimento de padrões, modelagem, análise de séries temporais, avaliação de crédito, entre outros. Uma rede neural é capaz de aprender através de experiências e, ao longo de sua utilização, seu conhecimento vai sendo aprimorado. Com este intuito, quanto mais treinada estiver a rede neural construída, mais próximo ao valor do imóvel ela irá atingir. Para a realização deste estudo, optou-se por utilizar o modelo de RNA do tipo MultiLayerPerceptron (MLP), fazendo uso do algoritmo Backpropagation. Esta decisão foi tomada devido ao fato deste modelo ser mais adequado para fazer classificações deste tipo, além de ser o mais conhecido e utilizado. Para implementar a aplicação foi necessário definir quais os critérios (por exemplo, localização, tipo do imóvel, padrão de acabamento) a serem utilizados na avaliação dos imóveis e os seus respectivos pesos (graus de importância dos critérios para cada imóvel). Eles foram definidos em conjunto com um especialista da área que possui uma experiência de mais de 10 anos de atuação no mercado imobiliário de Santa Cruz do Sul e região. A aplicação com a RNA está em desenvolvimento e, após sua finalização, será realizado um processo de validação da aplicação na empresa Metha Empreendimentos Imobiliários situada em Santa Cruz do Sul, RS.