کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Accurate prediction of house price, a vital aspect of the residential real estate sector, is of substantial interest for a wide range of stakeholders. However, predicting house prices is a complex task due to the significant variability influenced by factors such as house features, location, neighborhood, and many others. Despite numerous attempts utilizing a wide array of algorithms, including recent deep learning techniques, to predict house prices accurately, existing approaches have fallen short of considering a wide range of factors such as textual and visual features. This paper addresses this gap by comprehensively incorporating attributes, such as features, textual descriptions, geo-spatial neighborhood, and house images, typically showcased in real estate listings in a house price prediction system. Specifically, we propose a multi-modal deep learning approach that leverages different types of data to learn more accurate representation of the house. In particular, we learn a joint embedding of raw house attributes, geo-spatial neighborhood, and most importantly from textual description and images representing the house; and finally use a downstream regression model to predict the house price from this jointly learned embedding vector. Our experimental results with a real-world dataset show that the text embedding of the house advertisement description and image embedding of the house pictures in addition to raw attributes and geo-spatial embedding, can significantly improve the house price prediction accuracy. The relevant source code and dataset are publicly accessible at the following URL: https://github.com/4P0N/mhpp
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
پیش بینی دقیق قیمت خانه ، جنبه حیاتی بخش املاک و مستغلات مسکونی ، برای طیف گسترده ای از ذینفعان مورد توجه قابل توجهی است.با این حال ، پیش بینی قیمت خانه به دلیل تغییرپذیری قابل توجه تحت تأثیر عواملی مانند ویژگی های خانه ، مکان ، محله و بسیاری دیگر ، یک کار پیچیده است.علیرغم تلاش های بیشمار با استفاده از طیف گسترده ای از الگوریتم ها ، از جمله تکنیک های اخیر یادگیری عمیق ، برای پیش بینی دقیق قیمت خانه ، رویکردهای موجود در نظر گرفتن طیف گسترده ای از عوامل مانند ویژگی های متنی و بصری کم شده اند.در این مقاله به این شکاف با ترکیب جامع ویژگی ها ، از جمله ویژگی ها ، توضیحات متنی ، محله های جغرافیایی فضایی و تصاویر خانه ، که به طور معمول در لیست املاک و مستغلات در یک سیستم پیش بینی قیمت خانه به نمایش گذاشته می شود ، می پردازد.به طور خاص ، ما یک رویکرد یادگیری عمیق چند حالته را پیشنهاد می کنیم که انواع مختلفی از داده ها را برای یادگیری نمای دقیق تر از خانه اعمال می کند.به طور خاص ، ما یک تعبیه مشترک از ویژگی های خانه خام ، محله جغرافیایی مکانی و از همه مهمتر از توضیحات متنی و تصاویر نماینده خانه را می آموزیم.و سرانجام از یک مدل رگرسیون پایین دست استفاده کنید تا قیمت خانه را از این بردار تعبیه شده مشترک آموخته شده پیش بینی کنید.نتایج تجربی ما با یک مجموعه داده در دنیای واقعی نشان می دهد که متن تعبیه کننده توضیحات تبلیغات خانه و تصویر تعبیه تصاویر خانه علاوه بر ویژگی های خام و تعبیه جغرافیایی ، می تواند دقت پیش بینی قیمت خانه را به میزان قابل توجهی بهبود بخشد.کد منبع مربوطه و مجموعه داده های مربوطه در URL زیر قابل دسترسی است: https://github.com/4p0n/mhpp
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
