Monteiro, Cleviton Vinicius FonsêcaSilva, Thiago César de Miranda2024-01-192024-01-192023-09-12SILVA, Thiago César de Miranda. Uso de machine learning para previsão de valores de apartamentos no município do Recife. 2023. 32 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) – Departamento de Estatística e Informática, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2023.https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/5453A pandemia de COVID-19 trouxe consigo uma série de efeitos econômicos e transformações relacionadas ao comportamento e à forma de morar, que, por sua vez, tiveram repercussões nos preços dos imóveis e na demanda de imóveis. Nesse contexto, a previsão de preços de imóveis assume um papel de extrema importância, contribuindo para decisões mais informadas, atenuando os riscos e promovendo uma maior transparência no setor imobiliário. A implementação da automação na previsão de preços amplia ainda mais essa dinâmica, aprimorando significativamente a precisão, a eficiência e a confiabilidade das previsões, além de proporcionar ajustes às flutuações do cenário econômico com mais agilidade. Usando anúncios disponíveis na OLX, foi criada uma base de dados georreferenciada para gerar um modelo de previsão de preços de apartamentos residenciais, em Recife - por meio de modelos de aprendizagem de máquina em AutoML. Essa ferramenta automatiza o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina, permitindo experimentação rápida e foco na resolução do problema. O trabalho indica que a má distribuição geográfica dos dados tendenciaram os resultados dos modelos, além disso, foi concluído que os dados encontrados em plataformas de compra e venda online são insuficientes para a geração de um modelo de aprendizado de máquina que apresente um nível de acuracidade aceitável, em Recife, principalmente porque não são apresentados valores de transação do imóvel, apenas o preço anunciado. Contudo, o presente trabalho apresenta importantes contribuições para o avanço em pesquisas relacionadas à automação na previsão de preços de imóveis.32 f.poropenAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/deed.pt-brAprendizado do computadorCOVID-19, Pandemia deMercado imobiliárioAutomaçãoÍndices de preçosbachelorThesisAtribuição-SemDerivações 4.0 Internacionalhttps://n2t.net/ark:/57462/001300000gk08