Квартира на авито в узловой: Купить квартиру в Узловой Авито Юла без посредников

Снять квартиру на длительный срок в Узловой

Просмотрено

Аренда двухкомнатной квартиры, 40 м², этаж 1 из 5.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 1/5
Площадь: 40 м²
Комнат: 2

Просмотрено

Сдам в аренду однокомнатную квартиру, 39 м², этаж 4 из 9.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 4/9
Площадь: 39 м²
Комнат: 1

ЖК PROFIT

ЖК «Живописный»

ЖК «Императорские мытищи»

ЖК Бригантина

ЖК премиум-класса Hide

Апарт-комплекс Highway

Таунхаусы в Дмитрове

Жилой район бизнес-класса ALIA

ЖК Ильинойс

NAMETKIN TOWER

Просмотрено

Аренда трехкомнатной квартиры, 86 м², этаж 7 из 8.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 7/8
Площадь: 86 м²
Комнат: 3

Просмотрено

Сдам однокомнатную квартиру, 40 м², этаж 4 из 4.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 4/4
Площадь: 40 м²
Комнат: 1

Просмотрено

Сдам в аренду однокомнатную квартиру, 31 м², этаж 5 из 5.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 5/5
Площадь: 31 м²
Комнат: 1

Просмотрено

Еще 3 фото

8 1

Аренда двухкомнатной квартиры, 51 м², этаж 5 из 5.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 5/5
Площадь: 51 м²
Комнат: 2

Просмотрено

Сдается однокомнатная квартира, 25 м², этаж 1 из 5.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 1/5
Площадь: 25 м²
Комнат: 1

Просмотрено

Сдается в аренду трехкомнатная квартира, 55.2 м², этаж 1 из 5.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 1/5
Площадь: 55.2 м²
Комнат: 3

Просмотрено

Сдам в аренду однокомнатную квартиру, 30 м², этаж 3 из 5.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 3/5
Площадь: 30 м²
Комнат: 1

Просмотрено

Снять двухкомнатную квартиру, 46 м², этаж 5 из 5.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 5/5
Площадь: 46 м²
Комнат: 2

Просмотрено

Объявление о сдаче двухкомнатной квартиры, 45 м², этаж 1 из 2.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 1/2
Площадь: 45 м²
Комнат: 2

Просмотрено

Сдается в аренду двухкомнатная квартира, 45 м², этаж 3 из 5.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 3/5
Площадь: 45 м²
Комнат: 2

Просмотрено

Сдам в аренду двухкомнатную квартиру, 45 м², этаж 4 из 4.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 4/4
Площадь: 45 м²
Комнат: 2

Просмотрено

Аренда трехкомнатной квартиры, 70 м², этаж 8 из 9.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 8/9
Площадь: 70 м²
Комнат: 3

Просмотрено

Снять трехкомнатную квартиру, 48 м², этаж 4 из 5.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 4/5
Площадь: 48 м²
Комнат: 3

Просмотрено

Объявление о сдаче однокомнатной квартиры, 36.4 м², этаж 3 из 5.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 3/5
Площадь: 36.4 м²
Комнат: 1

Просмотрено

Объявление о сдаче двухкомнатной квартиры, 46 м², этаж 2 из 3.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 2/3
Площадь: 46 м²
Комнат: 2

Просмотрено

Сдается однокомнатная квартира, 24 м², этаж 2 из 3.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 2/3
Площадь: 24 м²
Комнат: 1

Просмотрено

Сдается в аренду однокомнатная квартира, 30.3 м², этаж 4 из 5.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 4/5
Площадь: 30. 3 м²
Комнат: 1

Просмотрено

Аренда однокомнатной квартиры, 32 м², этаж 5 из 5.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 5/5
Площадь: 32 м²
Комнат: 1

Просмотрено

Сдается двухкомнатная квартира, 50 м², этаж 3 из 5.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 3/5
Площадь: 50 м²
Комнат: 2

Просмотрено

Сдам однокомнатную квартиру, 35 м², этаж 5 из 5.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 5/5
Площадь: 35 м²
Комнат: 1

Просмотрено

Сдается в аренду двухкомнатная квартира, 45 м², этаж 3 из 4.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 3/4
Площадь: 45 м²
Комнат: 2

Просмотрено

Аренда двухкомнатной квартиры, 50 м², этаж 5 из 6.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 5/6
Площадь: 50 м²
Комнат: 2

Просмотрено

Сдам в аренду однокомнатную квартиру, 30 м², этаж 3 из 5.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 3/5
Площадь: 30 м²
Комнат: 1

Просмотрено

Сдам в аренду двухкомнатную квартиру, 45 м², этаж 4 из 4.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 4/4
Площадь: 45 м²
Комнат: 2

Просмотрено

Аренда трехкомнатной квартиры, 70 м², этаж 8 из 9.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 8/9
Площадь: 70 м²
Комнат: 3

Просмотрено

Сдается в аренду однокомнатная квартира, 30.3 м², этаж 4 из 5.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 4/5
Площадь: 30.3 м²
Комнат: 1

Просмотрено

Сдам однокомнатную квартиру, 35 м², этаж 5 из 5.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 5/5
Площадь: 35 м²
Комнат: 1

Просмотрено

Сдается в аренду двухкомнатная квартира, 45 м², этаж 3 из 4.

Узловский р-н г. Узловая
Этаж: 3/4
Площадь: 45 м²
Комнат: 2

Авито Прогноз спроса. СОДЕРЖАНИЕ | by Furqan Sayed

СОДЕРЖАНИЕ

ОБЗОР ПРОБЛЕМЫ.
ИСТОЧНИК НАБОРА ДАННЫХ И ОПИСАНИЕ.
ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ.
ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЕ СТАТЬИ/РЕШЕНИЯ/АРХИТЕКТУРЫ/ЯДРА.
ПЕРВЫЙ ПОДХОД
EDA.
МОДЕЛИРОВАНИЕ И РЕЗУЛЬТАТЫ.
ДЕМОНСТРАЦИЯ ПРИЛОЖЕНИЯ.
БУДУЩАЯ РАБОТА.
ИСХОДНЫЙ КОД ПРОЕКТА.
ССЫЛКИ.

ОБЗОР ПРОБЛЕМЫ

1. В электронной коммерции сочетание мельчайших нюансов продукта может создать огромную разницу в повышении интереса пользователя к покупке продукта или услуги.

2. Упомянутые ниже детали могут иметь большое значение для развития интереса, если пользователь хорошо ознакомился с продуктом.

3. В приведенных выше примерах показано, как продавец может оптимизировать списки товаров на веб-сайте электронной коммерции.

4. Но что произойдет, даже если продавец полностью оптимизировал листинг своего продукта и не произвел никакого количества продаж. Это приводит к проблеме анализа спроса на товар, который продавец хочет продать.

5. Это очень важно, потому что, если продавец вкладывает свои деньги в рекламу, а люди не посещают его товар или даже после посещения не заинтересованы в покупке желаемого им товара, это ясно объясняет, что есть какая-то проблема в продукт продавца.

6. Гиганты электронной коммерции, такие как Amazon, Flipkart, Myntra, Walmart, Ebay, Rakuten и AliExpress тратят миллионы долларов на рекламу, и если спрос на товары отсутствует, это приводит к огромным потерям для компании или даже продавец, который тратит кучу собственных денег на рекламу своего продукта.

7. Если его требования к продукту не существуют, простое разочарование продавца может привести к большим проблемам в бизнесе.

8. В апреле 2018 года Avito, российский гигант электронной коммерции, открыл конкурс в kaggle, основанный на предсказании спроса на тот или иной товар.

9. Avito — российский сайт объявлений с разделами, посвященными продаже товаров общего назначения, работе, недвижимости, знакомствам, продаже автомобилей и услугам. Avito — самый популярный сайт объявлений в России и второй по величине сайт объявлений в мире после Craigslist.

10. Набор данных, предоставленный для этого тематического исследования, был создан самой командой Avito и имеет различные категориальные характеристики, такие как идентификатор рекламы, заголовок рекламы, описание рекламы, рекламное изображение, item_id, user_id и т. д. с возможностью сделки в качестве целевой переменной.

11. Здесь вероятность сделки — это непрерывная переменная, которая принимает значения от 0 до 1. Нули указывают наименьшую вероятность того, что предмет будет куплен, а 1 — наибольшую вероятность того, что предмет будет куплен. Итак, эта проблема — проблема регрессии в машинном обучении.

ИСТОЧНИК НАБОРА ДАННЫХ И ОПИСАНИЕ

Источник набора данных: https://www.kaggle.com/competitions/avito-demand-prediction/data

Для этой постановки задачи мы используем «train.csv», «test .csv» и заархивированные данные обучающих и тестовых изображений для прогнозирования вероятности сделки по рекламе «AVITO».

train.csv — Данные поезда.
‘item_id’ — идентификатор объявления.
‘user_id’ — идентификатор пользователя.
«регион» — регион объявления.
«город» — город объявления.
‘parent_category_name’ — Категория объявлений верхнего уровня согласно рекламной модели Avito.
‘category_name’ — Мелкозернистая категория объявлений согласно рекламной модели Авито.
‘param_1’ — Необязательный параметр из рекламной модели Авито.
‘param_2’ — Необязательный параметр из рекламной модели Авито.
‘param_3’ — Необязательный параметр из рекламной модели Авито.
‘title’ — Заголовок объявления.
«описание» — описание объявления.
«цена» — Цена объявления.
‘item_seq_number’ — Порядковый номер объявления для пользователя.
‘activation_data’ — Дата размещения объявления.
‘user_type’ — Тип пользователя.
«изображение» — идентификационный код изображения. Привязывается к jpg-файлу в train_jpg. Не каждое объявление имеет изображение.
‘image_top_1’ — Классификационный код изображения на Авито.
‘вероятность_сделки’ — Целевая переменная . Это вероятность того, что реклама действительно что-то продала. Невозможно точно проверить каждую транзакцию, поэтому значение этого столбца может быть любым числом с плавающей запятой от нуля до единицы.
test.csv — Тестовые данные. Та же схема, что и для данных поезда, за исключением того, что для этого набора данных отсутствует «вероятность сделки». Нам нужно это предсказать.
train_jpg_[от 0 до 4].zip — zip-файлов, содержащих изображения объявлений с данными о поездах. Размер около 50гб.
test_jpg.zip — zip-файлов, содержащих изображения объявлений с тестовыми данными. Размер около 20гб.

ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ

В текущей постановке задачи, Учитывая числовые, категориальные, изображения данного продукта, Предскажите значение вероятности спроса на этот продукт. Это проблема регрессии, в которой нам нужно уменьшить среднеквадратичную ошибку (RMSE).

RESEARCH-PAPERS/SOLUTIONS/ARCHITECTURES/KERNELS

1. Approach No 1: Machine Learning Algorithm

CatBoost Algorithm has been used for approach
It is developed by Yandex
Documentation Ссылка: https://catboost. ai/en/
URL ядра решения Kaggle : https://www.kaggle.com/code/julichitai/avito-eda-catboost

Catboost — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом и алгоритм, который использует повышение градиента на деревьях решений . Список всех категориальных функций должен быть передан в параметре cat_features, а кодирование остальных данных, моделирование будет выполняться Catboost. Он превосходит алгоритм повышения градиента. Он также использует GPU, предоставляя параметры task_type. Этот алгоритм можно протестировать на наборе данных Avito, чтобы найти производительность, а также производительность может быть подтверждена соответствующим образом.

2. Подход № 2: с использованием нейронных сетей ( алгоритм глубокого обучения ).

Author : Shubham Chouksey

URL of Neural Network Approach:

https://medium. com/swlh/simple-neural-network-from-scratch-30b175eb1e6

Neural Networks , иногда их называют искусственными нейронными сетями (ИНС) , они представляют собой подмножество машинного обучения и ядро алгоритмов глубокого обучения. Их название и структура вдохновлены человеческим мозгом, имитируя то, как биологические нейроны передают сигналы друг другу. Это означает, что алогиртм пытается имитировать поведение человеческого мозга.

Искусственные нейронные сети (ИНС) состоят из слоев узлов, содержащих входной слой, один или несколько скрытых слоев и выходной слой. Каждый узел или искусственный нейрон соединяется с другим и имеет соответствующий вес и порог. Если выход любого отдельного узла превышает указанное пороговое значение, этот узел активируется, отправляя данные на следующий уровень сети. В противном случае данные не передаются на следующий уровень сети.

3. Подход № 3: Использование Word Embeddings и RNN (рекуррентные нейронные сети)

В следующем ядре Kaggle Word Embeddings и RNN используются для прямого прогнозирования Deal_Probability.
Вложения являются обучающей частью тренировочного процесса.
Мы даже можем использовать векторы предварительной подготовки FastText на русском языке для достижения лучших результатов.
Предварительно обученный FastText: https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/vectors-crawl/cc.ru.300.bin.gz

URL-адрес ядра решения Kaggle:

https://www.kaggle.com/code/nivgeron/text2score-keras-rnn-word-embedding-a64fd0

4. Подход № 4: Использование размытия Обнаружение с помощью OpenCV

Автор: Muhammed Furkan Gülşen

Для выявления размытости изображения используются OpenCV и оператор Лапласа.

Чтобы найти размытость изображения, выполняются следующие шаги:

Найти быстрое преобразование Фурье изображения.
Запишите распределение высоких и низких частот.
При небольшом количестве высоких частот эти изображения помечаются как размытые изображения.

Но если использовать этот подход, то частота различается для разных типов объектов. Для одного объекта значение «низкое количество высокой частоты» будет другим для других объектов. Одним из таких решений является разновидность метода Лапласа. Печ-Пачеко и др. в их статье ICPR 2000 г. Выполните следующие шаги, чтобы получить решение:

а. Рассмотрим один канал изображения.

б. Сверните его в ядро 3 * 3.

в. Рассчитать дисперсию.

д. Если дисперсия падает ниже порога, то она считается размытой.

Все вышеперечисленные шаги можно выполнить в OpenCV с помощью одной строки кода.

Реализация приведена ниже:

cv2.Laplacian(image, cv2.CV_64F).var()

Итак, основная идея здесь состоит в том, чтобы включить коэффициент размытости изображений АДС как одну из характеристик определить спрос на рекламу.

ПОДХОД ПЕРВОГО РАЗРЕШЕНИЯ

Проблема может быть решена с помощью следующего подхода:

1. Выполните EDA для раскрытия, чтобы проверить, как распределяются все без исключения функции или они следуют определенному шаблону, найдите недостающие значения в набор данных и, если возможно, приписать эти отсутствующие значения

2. Выполнить проектирование признаков, извлекая дополнительные признаки из наших заданных признаков и рассматривая их как входные данные для прогноза.

3. Выполните разбиение с проверкой поезда и закодируйте все числовые и категориальные признаки.

4. Выполните обучение на всех возможных моделях глубоких нейронных сетей и выберите модель, которая дает нам наилучшие значения производительности.

EDA

На первом этапе строится диаграмма Венна для проверки уникальных и общих значений функций, которые присутствуют как в поезде, так и в тестовых данных.

Приведенный выше снимок представляет собой диаграмму Венна как для обучения, так и для тестовых данных функции идентификатора пользователя как для поезда, так и для тестовых данных.
На приведенном ниже рисунке показана диаграмма Венна для характеристик городов на основе данных поездов и испытаний.

Ниже приведена диаграмма Венна с описанием функций обучения и тестовых данных.
Теперь мы также построили столбчатую диаграмму, показывающую, какие функции имеют уникальные значения, присутствующие в данных поезда

Используя ту же методологию, мы также можем построить ее для тестовых данных.
Мы также построили графики вероятности для числовой цены объявления и целевой переменной вероятности сделки. См. снимки ниже.

Гистограмма вероятности сделки

График вероятности сделки

Поскольку в данных присутствуют более высокие значения цены рекламы, мы применили преобразование журнала для функции цены рекламы.

Гистограмма цены объявления после преобразования лога

График вероятности сделки Вероятность сделки после преобразования лога

Поскольку Avito является российским гигантом электронной коммерции, значения, присутствующие в некоторых функциях, представлены на русском языке.
Для этого мы использовали две переводящие библиотеки API.

1. Googletrans от Google

2. Переводчик от Microsoft

Ниже приведен снимок топ-10 известных регионов для рекламы Avito

Снимок топ-10 известных городов для рекламы avito 00006
- Аналогичным образом, топ-10 известных значений можно найти для любого другого категориального признака.
- Ниже представлена круговая диаграмма, показывающая распределение рекламы по региону 9.0006
- Круговая диаграмма, показывающая распределение рекламы на основе названия родительской категории
- Гистограмма для пользователей, давших рекламу В зависимости от региона
- Гистограмма для пользователей, давших рекламу На основе родительских категорий объявлений
- Мы также выполнили EDA для данных, основанных на времени.
- Распределение Avito Ads по неделям
- Распределение Avito Ads по дням недели
- Распределение Avito Ads по дням месяца
- Создание WordCloud
- Для заголовка
- Для описания
- Точно так же мы можем выполнить WordCloud для других текстовых функций, таких как город, регионы, параметр ad2 1.
ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ И ВЫВОДЫ
- Прежде всего, набор данных csv загружается как фрейм данных pandas.
- Объекты, присутствующие в наборе данных поезда, имеют следующие отсутствующие значения, как показано на снимке ниже:
- Как показано на снимке, параметры объявления 1, 2 и 3 имеют отсутствующие значения. Функция цены имеет отсутствующие значения. Некоторые изображения и их классификационный код отсутствуют, потому что в некоторых объявлениях нет изображений во время рекламы. Кроме того, некоторые описания пользователей отсутствуют.
- Чтобы заменить отсутствующие значения, см. ниже суть.
- Для цены мы вводим среднее значение цены в соответствии с категорией объявления.
- Для кода классификации отсутствующие значения вменяются как -1, что указывает на отсутствие кода классификации для этого изображения.
- Для текстовых функций, таких как описание, параметры объявления и, возможно, заголовок, если в нем есть какие-либо отсутствующие значения, значения вменяются как «нулевой» текст.
- Мы также выполняем разработку функций, извлекая некоторые дополнительные функции из заданных функций.
1. Дата активации
2. Описание
3. Название
4. Параметры объявления
5. Цена
к приведенным ниже сниппетам для функций сейчас, после и после

2 включение функций, время выполнения построения модели.

1. ANN без признаков изображения.

В этой модели построена простая ИНС (без извлечения данных изображения и включения их в качестве признаков).
Прежде всего, давайте предварительно обработаем набор данных, чтобы он заработал.
Для категориальных функций применяется LabelEncoder, а для числовых функций выполняется MinMaxScaler.
После предварительной обработки построена модель нейронной сети. Обратитесь к приведенному ниже снимку для архитектуры.

В этом случае используются два входа. Один вход имеет категориальные признаки в качестве входных данных, а другой — числовые признаки в качестве входных данных.
Мы взяли функцию потерь как MSE (среднеквадратичная ошибка), а взятые метрики — это пользовательское RMSE (среднеквадратичная ошибка).
После обучения модели с настройкой гиперпараметров и обратными вызовами мы получаем Loss и Metric модели как:

2. ANN с функциями изображения.

В этой модели построена ИНС (на этот раз с учетом особенностей изображения).
Мы рассматриваем значение размытия изображения, среднее значение красного, синего и зеленого. Для отсутствующих значений изображения мы вменяем отсутствующие значения как -1. Обратитесь к приведенным ниже фрагментам.

Предварительно обработайте набор данных, чтобы он заработал.
Для категориальных функций применяется LabelEncoder, а для числовых функций выполняется MinMaxScaler.
После предварительной обработки построена модель нейронной сети. Обратитесь к приведенному ниже снимку для архитектуры.

После обучения модели с настройкой гиперпараметров и обратными вызовами мы получаем потери и метрики модели как:

3. ИНС с функциями изображения с встраиванием ГРУ.

В этой модели построена простая ИНС (на этот раз с учетом характеристик изображения) также с использованием встраивания ГРУ.
Предварительно обработайте набор данных, чтобы он работал.
Для предварительной обработки текстовых функций мы удаляем символы, стоп-слова, теги html и lxml, после чего выполняется лемматизация.
После лемматизации предложения выполняется однократное представление, и последовательность дополняется одинаковой длиной для каждого предложения (для заголовка max_length=7 и для описания max_length=250).
Для категориальных функций применяется LabelEncoder, а для числовых функций выполняется MinMaxScaler.
После предварительной обработки построена модель нейронной сети. Обратитесь к приведенному ниже снимку для архитектуры.

После обучения модели с настройкой гиперпараметров и обратными вызовами мы получаем Loss и Metric модели как:

4. ANN с функциями изображения с внедрением LSTM.

В этой модели построена простая ИНС (на этот раз с учетом особенностей изображения) также с использованием встраивания LSTM..
Предварительно обработайте набор данных, чтобы он заработал.
Для предварительной обработки текстовых функций мы удаляем символы, стоп-слова, теги html и lxml, после чего выполняется лемматизация.
После лемматизации предложения выполняется однократное представление, и последовательность дополняется одинаковой длиной для каждого предложения (для заголовка max_length=7 и для описания max_length=250).
Для категориальных функций применяется LabelEncoder, а для числовых функций выполняется MinMaxScaler.
После предварительной обработки построена модель нейронной сети. Обратитесь к приведенному ниже снимку для архитектуры.
После окончательных наблюдений и выводов можно обнаружить, что это наша самая эффективная модель

Исходный код этой модели приведен во фрагменте ниже.