本篇文章给大家谈谈人工智能起房子，以及人工智能的房子对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

本文目录

1. 人工智能可以预测房价吗？
2. ai透明网格工具怎么做房子
3. 盖房子也要引入人工智能，“智慧建造”还远吗？
4. 哪些行业、哪些工作岗位可以用到人工智能技术？

人工智能可以预测房价吗？

这里有一个人工智能预测房价的项目研究，来自OregonEpiscopalSchool一名数学老师LaurenShareshian。她将网络爬取技术、文本自然语言处理，图像上的深度学习模型以及梯度增强技术进行整合，预测波特兰房价：

首先，LaurenShareshian抓取了2016年7月至2017年7月这段时间内波特兰市8300个独户住宅的销售数据。

显然，街区在这其中起了非常重要的作用。西山（红色）是镇上最昂贵的地区之一，而东波特兰则便宜很多。平均售价为44.2万美元。

LaurenShareshian希望能够在比街区更细粒度的水平上预测价格。例如，假设以下房子是彼此毗邻的。

这些房子面积相同，在同一年份建成，并位于同一条街上。但是，一个明显能让人产生购买的欲望，而另一个则没有。那么Zillow或Redfin（美国的两家大型房地产网站）或其他公司能够仅仅依靠一些房屋的文字数据来预测它们的价格呢？他们不能。这就是为什么LaurenShareshian要把对房屋门口照片的分析作为其中一个特征纳入预测模型的原因。

当务之急就是要获取到所有的数据。这比原本预想的要困难的多。首先，LaurenShareshian使用波特兰地图的官方API来爬取波特兰独户住宅的销售数据。不幸的是，API存在调用限制（每10分钟约150次调用），所以LaurenShareshian不得不在AWS服务器上长时间地运行程序来抓取所有的详细数据。LaurenShareshian使用ZillowAPI抓取了每个家庭的元数据和房地产商对房屋的描述。但是，抓取的速度也很慢，因为Zillow只允许你每天调用API1000次。（于是，LaurenShareshian让丈夫、母亲和几个朋友来帮我获取更多的API密钥）

最后，数据收集过程中最困难的部分是获取图像。这是因为Zillow有获取图片的API，但Redfin没有，但Redfin会在房子出售后仍把图片留那，而Zillow不会。为了获取到Redfin网站上的图片，LaurenShareshian编写了一个Selenium脚本，在GoogleImages上通过在搜索条目后增加“Redfin”一词来搜索房屋地址，然后抓取Google列出的第一张图片的URL。

不幸的是，虽然有了图像的URL，实际要直接将它们下载下来并不简单。这是因为Redfin不允许你使用标准的Python包，例如发送请求获取数据，也不允许你使用简单的curl命令。幸运的是，在与别人讨论后，LaurenShareshian提出了这样一个想法：在curl命令的末尾加上“User-Agent:Mozilla/5.0(Macintosh;IntelMacOSX10_12_6)……”，以此来将你的终端请求伪装成浏览器请求。这终于成功了，最终她抓取到了8300个房屋的数据和图片！

现在数据有了，可以开始实现模型了。如下图所示：

让我们来详细介绍一下这三种输入数据类型。Zillow元数据包含你原本预期的描述性文字：平方英尺、街区、建造年份等等。当我按p值对每个特征进行排序时，出现了一些惊喜的发现。发现格鲁吉亚建筑是这个样子的。

接着，LaurenShareshian准备采用自然语言处理技术来分析地产商的描述性文字。她对地产商的描述性文字做了两件事情：为每一个描述创建一个字矢量矩阵，这样就可以将其与Zillow元数据合并到一个特征矩阵中，还有，用NLTK情绪包来计算情绪评分：

或许，房地产经纪商的平均积极分数很高（平均分数为0.6，范围在-1到+1之间）并不让人觉得奇怪。因此，把情绪评分作为特征并没有改善模型。但是，在数据集中挖取最积极和最负面的分数非常有趣：

最后，为了将图片合并到模型中，LaurenShareshian采用了VGG16深度神经网络对图像进行处理，以便提取出它们的特征（8300x25000的图像特征矩阵）。运行该模型的计算量相当得大，所以我需要在AWS上安装一个g2.8xlarge的GPUubuntu实例。

图片模型在预测房价方面的效果如何呢？不错！这些是测试集中预测价格最高的三间屋子，显然，它们真的不错：

同样的，图片模型在预测廉价房屋方面也表现得很好：

LaurenShareshian的模型在处理什么类型的图片时会存在问题呢？包含绿化的房屋！该模型预测下面这个房屋价值250万，但实际上，图中的很多绿化都是免费赠送的！

尽管如此，这款图像模型已经挺不错了。LaurenShareshian又准备将Zillow元数据、地产商描述字矩阵和图像特征矩阵组合并到一个矩阵中，然后通过使用梯度提升算法来预测房价。作为一个基准预测，回想一下，数据集的平均房价是44.2万元。如果预测每个家庭都值得这么多，那么平均而言，每个房子的价格就会下降16.1万元。而将图像合并到模型中能够立即将该错误降低2万元。把地产商描述添加到模型中则会将错误再降低1万元。最后，将Zillow元数据添加进来，则将平均绝对误差降低到大约7.1万元。

也许你想知道如果在预测房价上只使用Zillow元数据的话效果会怎么样？平均来说，它给出了一个7.0万元的误差。在添加了房地产商的描述后略微下降到6.9万元，但后来添加了图片后却增加到7.1万元。换句话说，现在的图片会轻微地降低模型的质量，而不是提升质量。

但是，请注意，图像特征矩阵具有25000列，而LaurenShareshian只使用了8300张照片，因为根本没有足够的数据来支撑这种模型。如果在网上爬一个月并能获得更多的图片的话，相信将图片整合到模型中将有助于提升预测的准确率。

总而言之，在完成这个项目的过程中，最大的困难是如何抓取Redfin图像以及如何使用VGG16模型。LaurenShareshian发现，Keras的文档仍然很少，所以在使用它的时候需要试错很多次。并且需要获取更多的数据。

ai透明网格工具怎么做房子

要使用AI透明网格工具来设计房子，首先需要了解该工具的基本操作和功能。这个工具可以帮助用户快速创建出自己想要的房屋设计，并且还可以根据用户提供的参数进行优化和调整。

它能够帮助用户生成立面图和平面图，以便更方便地进行房屋设计和规划。

用户只需要在工具中输入自己的想法和需求，然后选择不同的设计元素和材料，即可轻松完成房屋设计。

在完成设计后，用户还可以使用该工具生成3D模型，以便更直观地了解房屋外观和内部布局。总之，使用AI透明网格工具可以帮助用户更快捷、更方便地实现自己的房屋设计想法。

盖房子也要引入人工智能，“智慧建造”还远吗？

想象一个未来场景:建筑向超高和超深发展，地表由于高速交通不再有人出现，那如何建造高楼？月球和火星表面如何建造基地？于是，由智能AI指挥的3D打印建筑机器人登场了。一台根据地表测绘传感器的数据平整地面、挖掘地基、一台专门负责排水与管线的布设。打印机器人根据AI的设计和图纸在上述基础上进行建造，无人驾驶运输车根据教材消耗量向建造机器人运送打印耗材、管材管线。于是，几乎不用人工，一个工地就这样运转起来了，直到建筑完工。（图片来自网络）

哪些行业、哪些工作岗位可以用到人工智能技术？

该题目有些大，为了更好地说明，我从下面这两张图说起：

正所谓“有需求就有市场”，正是企业有“节省人力、提高效率”的巨大需求，才推动了人工智能技术的快速发展！

新技术的快速迭代应用，当前人工智能向着两个截然相反的方向发展，即人工增强与人工替代！不管哪个发展方向，人的活动都产生了巨大的变化！

当前阶段，简单的重复性工作正广泛被智能化产品替代，涉及行业与岗位之众，超乎我们所想像，尤其是在制造业，搬运类的工作、单一动作的作业，已被自动化流水线与自动化装备替代！而在服务业，电话营销、客服正被智能机器人取代！随着机器深度学习技术的深入开发与应用，将有更多的岗位（不分行业）被智能机器人所替代，下一批被替代的岗位将是具有一定创作能力的岗位！最后，当机器在深度学习能力的加持下，无限逼近独立思考时，人又将何去何从？！

所以，各行业、各岗位，人工智能技术均会实现“节省人力、提高工作效率”的效果，只是时间与条件成熟的问题！

OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。