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Alberto Cano Valenzuela
Este estudio se centra en desarrollar un modelo de predicción de precios de viviendas en el mercado inmobiliario de Córdoba utilizando redes neuronales. Dada la limitada disponibilidad de datos en línea, se llevó a cabo una simulación de datos propios, considerando características específicas como ubicación y tamaño de las viviendas. El proceso de desarrollo del modelo implicó entrenar una red neuronal con estos datos simulados, aplicando técnicas de preprocesamiento para garantizar la calidad y coherencia de la información. Los resultados obtenidos fueron prometedores, evidenciando la eficacia de las redes neuronales en la predicción de precios de venta. Este estudio destaca el potencial de las redes neuronales para mejorar la toma de decisiones en el mercado inmobiliario, ofreciendo a los profesionales herramientas efectivas para la estimación de precios e identificación de oportunidades de inversión
This study explores the development of a predictive model for housing prices in the real estate market of Córdoba using neural networks. Due to limited online data availability, a simulation of proprietary data was conducted, considering specific features such as location and size of the residences. The model development process involved training a neural network with these simulated data and applying preprocessing techniques to ensure data quality. The obtained results were promising, demonstrating the effectiveness of neural networks in predicting sales prices. This study underscores the potential of neural networks to enhance decision-making in the real estate market, providing professionals with powerful tools for price estimation and investment opportunity identification
