(не)Анализ рынка в 2024/2025 году с помощью нейросетей

Проведи мне анализ рыночных трендов, проведи прогнозирование изменения цен на недвижимость и определи наиболее перспективные районы для инвестиций в городе Иваново (Ивановская область, Россия).

Также, укажи на какое число (дату) у тебя данные, которые ты будешь использовать.

GigaChat: К сожалению, я не имею доступа к актуальным данным о рынке недвижимости, так как не подключен к интернету и не могу обновлять информацию в реальном времени. Поэтому я не смогу предоставить точный анализ текущих рыночных трендов, прогнозы изменений цен на недвижимость или определить наиболее перспективные районы для инвестиций в городе Иваново.

Для получения актуальной информации рекомендую обратиться к профессиональным аналитическим агентствам, специализирующимся на рынке недвижимости в вашем регионе, а также изучить свежие отчеты и исследования, доступные онлайн.

ChatGPT: К сожалению, я не имею доступа к актуальным данным о рынке недвижимости в Иваново или других регионах, так как моя база данных обновлялась до октября 2023 года и не включает в себя динамическую информацию. Однако я могу предоставить общие рекомендации и факторы, которые следует учитывать при анализе рынка недвижимости.

[общая теоретическая информация]

Для более точного анализа рекомендуется обратиться к местным экспертам по недвижимости или использовать специализированные платформы и отчеты, которые могут предоставить актуальную информацию о рынке недвижимости в Иваново на момент вашего запроса.

Gemini: К сожалению, я не имею доступа к реальному времени и не могу получать информацию из постоянно обновляемых баз данных, таких как базы данных о ценах на недвижимость или рыночных аналитических платформ. Поэтому я не могу предоставить вам точный прогноз цен на недвижимость в Иваново на конкретную дату и назвать наиболее перспективные районы. Мои знания о рынке недвижимости ограничены доступной мне информацией, которая не обновляется в реальном времени.

YandexGPT: К сожалению, я не могу провести анализ рыночных трендов и дать точный прогноз изменения цен на недвижимость в городе Иваново, так как у меня нет доступа к актуальным данным. Однако я могу предложить вам некоторые общие рекомендации, которые помогут вам самостоятельно провести исследование.

[общая теоретическая информация]

Спасибо. Этот ответ требовался мне для создания статьи про то, что общедоступные нейросети нельзя использовать для такого анализа. напиши мне какая нейросеть нужна для такого анализа простыми словами.

Для анализа рынка недвижимости, особенно с учетом динамических и специфичных данных, лучше всего использовать специализированные нейросети и алгоритмы машинного обучения, которые могут обрабатывать и анализировать большие объемы данных. Вот несколько типов нейросетей и технологий, которые подходят для таких задач:

1. Модели машинного обучения – они способны выявлять закономерности и зависимости между различными факторами рынка недвижимости, такими как цены, спрос, предложение, экономическая ситуация и демографические показатели.
2. Прогнозирующие модели временных рядов – эти модели используются для предсказания будущих значений на основе исторических данных. Например, такие методы, как ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя), LSTM (долговременная краткосрочная память) или Prophet от Facebook, могут применяться для прогнозирования цен на жилье.
3. Геопространственные модели – позволяют учитывать географические особенности районов города, такие как инфраструктура, транспортная доступность, экологическое состояние и другие факторы, влияющие на стоимость недвижимости.
4. Рекомендательные системы – могут использоваться для подбора оптимальных объектов недвижимости под конкретные запросы инвесторов, учитывая их предпочтения и бюджет.

Таким образом, для полноценного анализа и прогнозирования потребуется комбинация различных методов машинного обучения и искусственного интеллекта, настроенных специально под задачи анализа рынка недвижимости.