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dc.contributor.advisorCastillo Gandica, Argimiro
dc.contributor.authorPiol Puppio, Atilio Roberto
dc.contributor.otherPereira, María Emilia
dc.contributor.otherAymerich Chamber, Jaime
dc.date.accessioned2026-04-27T03:45:08Z
dc.date.available2026-04-27T03:45:08Z
dc.date.issued2025-02-14
dc.identifier.urihttp://bdigital2.ula.ve:8080/xmlui/654321/25071
dc.descriptionEspecialista en Tasación de Inmuebles Urbanosen_US
dc.descriptionCota : TA347 A78P5en_US
dc.descriptionBiblioteca : Tulio Febres Cordero (siglas: eub)en_US
dc.description.abstractEl objetivo de la presente investigación fue aplicar de la Tecnología de Redes Neuronales en la elaboración de Avalúos Inmobiliarios. Ante el declive de los análisis de regresión múltiple frente a la dinámica del mercado inmobiliario, causado principalmente por la discapacidad de los paquetes estadísticos de considerar algo más que reglas y modelos matemáticos rígidos. Se validaron los resultados obtenidos en la predicción de los valores obtenidos por las Técnicas de Redes Neuronales Artificiales, con aquellos que se obtendrían utilizando métodos tradicionales de valoración tales como “Enfoque de Comparación Directa” y las “Técnicas de Regresión Múltiple. Los resultados confirmaron que las técnicas de redes neuronales artificiales son una herramienta muy eficiente en la tasación inmobiliaria.en_US
dc.description.abstractThe objective of the present research was to apply Neural Network Technology in the elaboration of Real Estate Appraisals. In view of the decline of multiple regression analysis in the real estate market dynamics, caused mainly by the disability of statistical packages to consider more than rigid mathematical rules and models. The results obtained in the prediction of values obtained by Artificial Neural Network Techniques were validated with those that would be obtained using traditional valuation methods such as "Direct Comparison Approach" and "Multiple Regression Techniques", obtaining as a result that artificial neural network techniques are a very efficient tool in real estate appraisal.en_US
dc.format.extentxiii, 128 hojasen_US
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad de Los Andes, Facultad de Arquitectura y Diseño, Sociedad de Ingeniería y Tasación de Venezuela, Especialización en Tasación de Inmuebles Urbanosen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ve/en_US
dc.subjectInteligencia artificialen_US
dc.subjectRed neuronal artificialen_US
dc.subjectClasificaciónen_US
dc.subjectRegresión múltipleen_US
dc.subjectPredicciónen_US
dc.subjectPerceptrónen_US
dc.subjectRetropropagaciónen_US
dc.subjectAprendizajeen_US
dc.subjectRmspropen_US
dc.subjectSigmoideen_US
dc.subjectComparaciónen_US
dc.subjectComputaciónen_US
dc.subjectAvalúo de bienes inmueblesen_US
dc.subjectArtificial intelligenceen_US
dc.subjectArtificial neural networken_US
dc.subjectMultiple regressionen_US
dc.subjectPredictionen_US
dc.subjectClassificationen_US
dc.subjectPerceptronen_US
dc.subjectBackpropagationen_US
dc.subjectLearningen_US
dc.subjectSigmoiden_US
dc.subjectMarketing approachen_US
dc.titleAplicación de Técnicas de redes neuronales artificiales en la tasación inmobiliaria de apartamentos en la Urbanización El Rosal. Caracas. Periódico 2023-2024en_US
dc.title.alternativeAplicación de Técnicas de Redes Neuronales Artificiales en la Tasación Inmobiliaria de Apartamentos en la Urbanización El Rosal. Caracas. Periodo 2023-2024en_US
dc.typeThesisen_US


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