{"id":14279,"url":"\/distributions\/14279\/click?bit=1&hash=4408d97a995353c62a7353088166cda4ded361bf29df096e086ea0bbb9c1b2fc","title":"\u0427\u0442\u043e \u0432\u044b\u0431\u0435\u0440\u0435\u0442\u0435: \u0432\u044b\u0435\u0445\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0437\u0436\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0437\u0430\u0435\u0445\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435?","buttonText":"","imageUuid":""}

Как я нашёл красивую квартиру с хорошим ремонтом с помощью собственной нейросети

История о том, как я искал квартиру под аренду и в итоге написал нейросеть, которая отфильтровала лучшие результаты на ЦИАН для меня.

Пример выдачи

Боль

Недавно встала задача найти новую хорошую квартирку для жилья в Москве. Диапазон цен, который меня бы устроил, — от 40 до 60 тысяч рублей.

После продолжительных поисков на всевозможных сервисах поиска жилья я обратил внимание, что 90% времени я просто тыкаю по объявлениям, листая фотографии, и принимаю решение — нравится мне квартира визуально или нет.

Все остальные мелкие параметры можно настроить в фильтрах поисковиков. В данном случае я использовал ЦИАН.

Решение

В итоге я подумал: а почему бы не сделать нейросеть, которая бы одним кликом отфильтровала бы мне квартиры, которые мне априори не понравятся.

Легким движением руки я подкрутил фильтры поиска так, чтобы в выдача получилась максимально отвратительной, а затем повторил тоже самое, только наоборот. Я просто менял ценовые диапазоны. Таким образом я собрал датасет из десятка тысяч картинок с очень красивыми и просто отвратительными квартирами.

Затем я создал нейросетевую модель, которая бы предсказывала насколько хороша так или иная квартира. Прилепил к этому парсер, который собирает фотографии из каждого объявления по ссылке выдачи, и всё вместе это запустил на сервере.

Хэппи-энд

Вот такой вид теперь у меня из окна

Я нашел просто отличный вариант двушки с видом на Москву-реку и «Москву-Сити» за 45 тысяч рублей. Завтра заселяюсь!

Где попробовать?

Прикрепляю ссылка на Google Colab:

Всё, что нужно сделать:

  • Зайти на ЦИАН и в фильтрах выставить все ваши хотелки. Нажать «Поиск».
  • У вас получится поисковая выдача с объявлениями.
  • Копировать ссылку на эту выдачу. Она будет выглядеть примерно вот так. И вставить её в Google Colab в самом самом низу в разделе MAGIC HAPPENS HERE.

Готово, можно запускать!

Нажимайте «Среда Выполнения» → «Запустить все». Модель отфильтрует для вас хорошие варианты. Уровень фильтрации можно менять параметром threshold в том же разделе. Его можно менять от 0 до 1. Чем выше значение (например, 0,7), тем сильнее будет фильтрация и меньше результатов в выдаче.

У меня в планах сделать из этого простой инструмент. Например, Chrome Extension, так чтобы любой желающий мог быстро отсеять лишнее.

0
222 комментария
Написать комментарий...
Ol Ka

10 из 10!

Так, а какие планы теперь?

Ответить
Развернуть ветку
Peter Bondarenko
Автор

Для начала вещи перевезти в новую квартиру. Ну а потом сделать бесплатное расширение для Хрома.

Ответить
Развернуть ветку
Ol Ka

А что если в ЦИАН обратиться? Или с работой проблем нет?

Ответить
Развернуть ветку
Тофсла, Вифсла и партнёры

Скорее всего циану будет не интересно. Им нужны клики, просмотры, реклама.

Ответить
Развернуть ветку
Ol Ka

Нет такого сервиса, который сознательно отказался бы в дизайне своего UI от большой красной кнопки «Сделать мне хорошо!» 🙂

А тут автор дал возможность понажимать на кнопку, портированную специально для нас прямиком из 22-го века 😉

Ответить
Развернуть ветку
Dmitry

Совсем нет. Во-первых, подобные разделения очень субъективны. Да и для качественной классификации нужно очень много данных.
Во-вторых, вопрос, кому "сделать хорошо". Точно не Циану. Любой подобный сервис получает деньги с пользователей, которые платят деньги за размещение и поднятие объявлений, их выделение в поиске. И сознательно мешать тем, кто им заплатил (вне зависимости от состояния их объекта и справедливости цены) сервису просто непозволительно.

Ответить
Развернуть ветку
219 комментариев
Раскрывать всегда