Das 1×1 der Digitalisierung in der Immobilien-Branche: Deep Learning

Was ist eigentlich das „Tiefe“ am Deep Learning?

Deep Learning ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz und hierbei mit dem Machine Learning verwandt. Alle diese Begriffe werden im Zusammenhang mit der Digitalisierung in der Immobilienwirtschaft vielfach diskutiert.

Beim Machine Learning geht es darum, eine Maschine dazu in die Lage zu versetzen, bestimmte Muster und Gesetzmäßigkeiten selbstständig zu erkennen, um im Anschluss selbst neue, unbekannte Daten verlässlich beurteilen zu können. Die Basis dieser Berechnungen bilden bestimmte Algorithmen, also systematische und logische Regeln.

Deep Learning kann als eine Weiterentwicklung des Machine Learning verstanden werden und geht somit noch deutlich über dessen Möglichkeiten hinaus: Anstatt lediglich auf bekannte Regeln und Algorithmen zu setzen, entwickeln die beim Deep Learning eingesetzten Algorithmen die verwendeten Modelle selbstständig weiter und schaffen auf diese Weise innerhalb von neuronalen Netzwerken ganz neue Ebenen. Dies ermöglicht deutlich verlässlichere Trefferquoten und Voraussagen als beim Machine Learning.

 

Potenzielle Anwendungen in der Immobilienbranche

Deep Learning ist eine ganz neue Technologie, die aktuell noch in den Kinderschuhen steckt. Während das Machine Learning bereits weitreichende Anwendungen erfährt, trifft dies für dessen Fortentwicklung noch längst nicht im selben Maße zu.

Doch auch im Bereich der Immobilienwirtschaft zeichnen sich bereits zahlreiche potenzielle Anwendungsmöglichkeiten für diese Technologien ab:
Deep Learning kann innerhalb des Bauprozesses die Erstellung des Bauantrags erleichtern und das Management von Baumängeln verbessern sowie die Erstellung von Gewährleistungen und Gewährleistungsbürgschaften vereinfachen. Ebenso kann diese Technologie zur Ermittlung von Immobilieneigenschaften in den Bereichen Denkmalschutz, Altlasten und Technischer Ausstattung eingesetzt werden. Diese neue Datenverarbeitungs-Technologie kann auch zur Ermittlung aktuell brachliegender Potenziale, wie ungenutzte Flächenreserven und Nachverdichtungspotenziale genutzt werden. Weitere Möglichkeiten liegen in einer verbesserten Datenerfassung sowie im Vertragsmanagement.

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