Недостатки и риски внедрения ML-калькулятора для оценки стоимости недвижимости:
1. Смещение данных для обучения, если они содержали в основном объекты из определенного ценового сегмента или района, что может привести к систематическим ошибкам в оценках.
2. Упрощение сложных факторов, так как алгоритмы могут упустить некоторые нюансы, влияющие на стоимость, такие как престижность района, качество ремонта, виды из окон и т.д.
3. Устаревание модели со временем, если ее не обновлять регулярно на новых данных, учитывая динамичность рынка недвижимости.
4. Дискриминация и необъективность, если в данных для обучения присутствуют признаки дискриминации, например, по национальному или расовому признаку.
5. Отсутствие прозрачности, так как сложные модели машинного обучения часто работают как "черные ящики", и их решения могут быть непрозрачными.
6. Юридические последствия серьезных ошибок в оценке стоимости, которые могут привести к финансовым потерям и судебным искам против компании.
Недостатки и риски внедрения ML-калькулятора для оценки стоимости недвижимости:
1. Смещение данных для обучения, если они содержали в основном объекты из определенного ценового сегмента или района, что может привести к систематическим ошибкам в оценках.
2. Упрощение сложных факторов, так как алгоритмы могут упустить некоторые нюансы, влияющие на стоимость, такие как престижность района, качество ремонта, виды из окон и т.д.
3. Устаревание модели со временем, если ее не обновлять регулярно на новых данных, учитывая динамичность рынка недвижимости.
4. Дискриминация и необъективность, если в данных для обучения присутствуют признаки дискриминации, например, по национальному или расовому признаку.
5. Отсутствие прозрачности, так как сложные модели машинного обучения часто работают как "черные ящики", и их решения могут быть непрозрачными.
6. Юридические последствия серьезных ошибок в оценке стоимости, которые могут привести к финансовым потерям и судебным искам против компании.