프로젝트 개요 :
- 부동산 시세 예측 학습 모델링 프로그램 개발
의뢰 목표 :
- 1년 후의 주택 가격을 예측하는 모형을 구축
현재 준비 상황 :
- 모델링 구현, 학습을 위한 데이터 항목, 수집 방법은 정해둔 상태입니다.
진행 계획 :
- 작성한 기획서를 바탕으로 8월 초중순까지 1차 모델링을 완성하는 것을 목표로 함.
필요 요소 :
- 데이터 학습 모델링 구현
개발환경/언어/방식 :
- Python
요구 사항 :
1) 프로그램 용도: 주택 가격에 영향을 미치는 공급 변수와 수요 변수를 고려하여 1년 후 투자가치를 거시적으로 예측
2) 작업 분량:
- 1년 후 부동산 시세에 영향을 줄 것이라 예측되어 설정한 30개의 데이터 항목 전처리
- 해당 데이터를 가공하여 30~50개의 변수 표준화
- 표준화 한 변수로 학습 데이터 세트 구성
- 최종적으로 시세예측 모델 개발
산출물 :
- 개발 원본 소스코드
참고 자료 :
- 첨부한 자료 참고 부탁드립니다.
기타 참고 사항/유의 사항 :
- 희망 기술: 기계학습 기반 모델링 활용 및 RNN 계열 딥러닝
- 주 1~2회 오프라인 또는 비대면 화상 만남 및 회의 희망
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