Conheça os vencedores do "Prêmio Zillow" que ganham US $ 1 milhão e se gabam de vencer o Zestimate

Se os vencedores do Prêmio Zillow decidirem gastar seus ganhos de US $ 1 milhão em uma nova casa, pelo menos saberão que o Zestimate sobre o que eles estão procurando é um pouco mais graças ao seu trabalho árduo.

A empresa de tecnologia imobiliária sediada em Seattle Zillow premiou “Team ChaNJestimate” o grande prêmio da competição de dois anos da empresa para aperfeiçoar sua ferramenta de avaliação doméstica. Jordan Meyer dos Estados Unidos, Chahhou Mohamed do Marrocos e Nima Shahbazi do Canadá superaram mais de 3.800 equipes representando 91 países com um algoritmo que bateu o modelo de referência da Zillow (avaliado em relação às vendas em tempo real entre agosto e outubro de 2018) por aproximadamente 13 por cento.

De acordo com a empresa, as melhorias das equipes ajudarão a elevar a taxa de erro nacional atual do Zestimate de 4,5% para menos de 4%. A ferramenta, criada em 2006, automatiza as avaliações de 110 milhões de residências nos EUA.

“As pessoas são incrivelmente apaixonadas por sua casa e entendem seu valor, e ficamos impressionados com a vitória. trabalho duro da equipe nos últimos dois anos para tornar o Zestimate ainda mais preciso ", disse Stan Humphries, diretor de análise e criador do Zestimate, em um comunicado à imprensa. “Fizemos uma viagem de 13 anos, tornando o Zestimate mais preciso, e a hospedagem do Zillow Prize nos permitiu convidar milhares de cientistas de dados brilhantes de todo o mundo para se juntarem a nós nesta jornada. Estamos muito orgulhosos de que a enorme conquista da equipe vencedora e o trabalho de todas as equipes da competição proporcionarão a milhões de proprietários uma melhor compreensão de um dos seus maiores investimentos em vida. ”

acima, o CEO da Zillow, Spencer Rascoff, chamou a competição de uma das maiores competições de ciência da computação na história da tecnologia. "Ser a equipe vencedora ... é um grande orgulho", disse ele. Shabazi é CEO e co-fundador da Mindle.ai, uma empresa de aprendizado de tecnologia financeira em Toronto. Ele e Mohamed, professor da Faculdade de Ciências Dhar Mahraz no Marrocos, competiram juntos na primeira fase de qualificação do Prêmio Zillow. Meyer, A Raleigh, cliente baseado em N.C. que se depara com o cientista de dados da DataRobot, competiu por conta própria. Os três reconheceram o poder potencial de combinar seus modelos Zestimate e uniram forças na rodada final. Eles trabalharam em dois continentes e em vários fusos horários e ainda não se encontraram pessoalmente.

"Eu trabalhei cerca de cinco horas por dia, sete dias por semana durante dois meses ”, disse Shabazi ao GeekWire por e-mail. “A nossa equipa começou um pouco mais tarde, mas quando começámos, estávamos obcecados. Fiquei animado toda vez que fizemos uma pequena melhora e até pensamos no problema no chuveiro. ”

Meyer disse que passou bem mais de 400 horas de tempo livre na competição. "Meu pobre computador funcionava 24/7 durante as duas rodadas", disse ele. De acordo com Zillow, o algoritmo da equipe incorporou várias técnicas sofisticadas de aprendizado de máquina, incluindo o uso de redes neurais profundas para estimar diretamente os valores residenciais e remover pontos de dados outliers que alimentaram seu algoritmo. Eles também alavancaram dados externos publicamente disponíveis, incluindo taxas de aluguel, horários de deslocamento e preços internos, entre outros tipos de informações contextuais, como o ruído da estrada - todas as variáveis ​​que levam em consideração o valor estimado de uma casa.

Não muito antes de a competição começar, minha esposa e eu nos mudamos pelo país ”, disse Meyer. “Nós dependíamos muito do Zillow para visualizar e listar as casas que veríamos pessoalmente. Isso funcionou muito bem para nós e me deu algumas idéias sobre as diferenças entre as listagens de casas e as próprias casas. ”

Shabazi disse que vai contra um campo mundial dos principais cientistas de dados necessários novas idéias e resolução de problemas. Cada membro da equipe trabalhou em um modelo e um conjunto de recursos diferentes e se comunicou ativamente no Slack para compartilhar insights.

“Para cada ideia que funcionou, havia uma centena que não funcionava. Mas continuamos ”, disse ele.

Zillow disse que sua própria equipe de cientistas de dados já começou a incorporar partes do algoritmo da equipe vencedora - bem como outras idéias inspiradas. pelos melhores concorrentes do Prêmio Zillow - no Zestimate. A empresa salienta que nunca será perfeita e pretende ser mais uma ferramenta para ajudar os compradores de casas e os vendedores de casas. Melhorias incrementais na taxa de erro podem mover avaliações residenciais potencialmente em milhares de dólares. Em média, disse Zillow, o Zestimate é de US $ 10.000 com o preço de venda real para uma casa típica, e com os aprendizados do Zillow Prize, os futuros Zestimates poderiam ser aproximadamente US $ 1.300 mais próximos do preço de venda. Não há Zestimates em Toronto, mas Shabazi chamou o mercado imobiliário de muito competitivo e ele disse estar sempre curioso sobre os fatores que impulsionam os preços da moradia. É incrível saber que milhões de pessoas se beneficiar de nossas idéias ”, disse ele.

Zillow também concedeu US $ 100.000 para a equipe de segundo lugar, Team Silogram-2, e US $ 50.000 para a equipe do terceiro lugar, Team Zensemble. Na ronda de qualificação, o Team Zensemble ficou em primeiro e o Team Silogram-2 ficou em segundo.

Quanto a como dois dos três membros do ChaNJestimate pretendem gastar a sua parte dos $ 1 milhão, Shabazi disse que é difícil imaginar . Ele provavelmente vai investir em sua startup, comprar alguns presentes para a família e fazer uma viagem em algum lugar quente para fugir da nevada Toronto.

Meyer pode estar de olho no prêmio (Zillow).

"Sinto-me obrigado a investir em imóveis", disse ele.

Via: Geek Wire