Gayrimenkul rayiç bedelinin yapay zeka yöntemleri ile tahmini
Estimation of real estate appraisal values using artificial intelligence methods
- Tez No: 940825
- Danışmanlar: DOÇ. DR. OLCAY GENÇ, DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN AYDINLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İskenderun Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Gayrimenkulün doğru ve etkin bir şekilde değerlemesi, ekonomik ve teknolojik gelişmelerin hız kazanmasıyla birlikte giderek daha fazla önem kazanmıştır. Genellikle subjektif uzman görüşlerine ve sınırlı verilere dayanan geleneksel değerleme yöntemleri, doğruluk ve tutarlılık sağlama konusunda çeşitli zorluklarla karşılaşmıştır. Bu çalışma, Anadolu'da seçilen bir ildeki taşınmazların rayiç bedellerini yüksek doğrulukla tahmin edebilecek bir model geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu kapsamda, karar ağaçları, aşırı gradyan arttırma, gradyan artırma, k-en yakın komşu, doğrusal regresyon ve rastgele orman gibi makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak geleneksel yöntemlerin üzerine çıkan yeni bir yaklaşım sunulmuştur. Veri toplama sürecinde, çeşitli taşınmaz özelliklerini kapsayan kapsamlı bir veri seti hazırlanmış, ardından bu veriler istatistiksel modellemeye uygun hale getirilmiştir. Model geliştirme ve değerlendirme aşamalarında Python programlama dili ve ilgili kütüphaneler kullanılmıştır. Her algoritmanın performansı, uygun istatistiksel ölçütler aracılığıyla test edilerek en etkili tahmin yöntemi belirlenmiştir. Elde edilen bulgular, özellikle rastgele orman ve gradyan artırma regresyonu gibi topluluk yöntemlerinin, doğruluk ve güvenilirlik açısından geleneksel değerleme tekniklerine kıyasla üstün olduğunu göstermektedir. Yapay zekâ destekli modellerin, insan müdahalesinden bağımsız, hızlı ve veri odaklı analizlerle daha bilinçli karar alma süreçleri sunduğu ortaya konulmuştur. Çalışma sonuçlarına dayanarak, Türkiye'deki gayrimenkul değerleme uygulamalarında yapay zekâ tabanlı yöntemlerin daha yaygın olarak kullanılmasının, değerleme doğruluğunu artıracağı ve piyasa şeffaflığına katkı sağlayacağı önerilmektedir. Politika yapıcıların, yapay zekayı değerleme standartlarına entegre edecek düzenlemeleri desteklemeleri tavsiye edilmektedir. Gelecek araştırmaların ise, anlık piyasa verilerini de kapsayan daha geniş veri setleri kullanarak ve derin öğrenme modellerini deneyerek daha güçlü tahminler yapmaya odaklanması önerilmektedir. Ayrıca, veri gizliliği ve algoritmik adalet gibi etik hususların da düzenlemelerde dikkate alınması büyük önem arz etmektedir.
Özet (Çeviri)
The accurate and efficient valuation of real estate has become increasingly important with the acceleration of economic and technological developments. Traditional valuation methods, which often rely on subjective expert opinions and limited data, face various challenges in ensuring accuracy and consistency. This study aims to develop a model that can estimate the market values of real estate properties in a selected province in Anatolia with high precision. In this context, a novel approach that surpasses traditional methods is presented through the utilization of machine learning algorithms such as Decision Trees, Extreme Gradient Boosting Regression, Gradient Boosting Regression, K-Nearest Neighbor Regression, Linear Regression, and Random Forest Regression. During the data collection process, a comprehensive dataset encompassing various real estate attributes was prepared and subsequently processed to make it suitable for statistical modeling. The model development and evaluation stages employed the Python programming language and its relevant libraries. The performance of each algorithm was tested using appropriate statistical metrics, and the most effective prediction method was determined. The findings reveal that ensemble methods, particularly Random Forest and Gradient Boosting Regression, outperform traditional valuation techniques in terms of accuracy and reliability. Artificial intelligence-assisted models demonstrate the potential to provide more informed decision-making processes through rapid and data-driven analyses independent of human intervention. Based on the study's results, it is recommended that AI-based methods be more widely adopted in real estate valuation practices in Turkey to enhance valuation accuracy and contribute to market transparency. Policymakers are advised to support regulations that integrate AI into valuation standards. Future research should focus on utilizing broader datasets, including real-time market data, and experimenting with deep learning models for more robust predictions. Additionally, ethical considerations such as data privacy and algorithmic fairness should be prioritized in these regulations.
Benzer Tezler
- Traditional vernacular houses in Anatolia: The question of evaluative criteria
Anadolu geleneksel yöresel konut mimarlığında değerlendirme ölçütleri sorunu
OKAN ÜSTÜNKÖK
Doktora
İngilizce
1987
MimarlıkOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖNÜL TANKUT
- Alt kiranın ve kiranın devredilmesinin nitelendirilmesi ve alt kira ve kiranın devrinin tahliye davalarına etkileri
Başlık çevirisi yok
SÜREYYA ARIKAN
- Türk sigorta sektörünün uluslararası sigorta pazarlarında etkinlik gücü
Başlık çevirisi yok
RECEP DERİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1988
Sigortacılıkİstanbul Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖMÜR BABAOĞLU
- Kuzey Kıbrıs Türk Cumhuriyetin'de Merkez Bankacılığı ve parasal sorunlar
Başlık çevirisi yok
HAKKI EMRE