Estimation de la Valeur Locative par les techniques du Deep Learning au Sénégal / Cheikh Thioub (2021) 

Public ISBD Titre : Estimation de la Valeur Locative par les techniques du Deep Learning au Sénégal Type de document : texte imprimé Auteurs : Cheikh Thioub, Auteur Editeur : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Faculté des Sciences et Techniques : Département de Mathématiques-Informatique Année de publication : 2021 Importance : 74 P. Format : 29 cm Langues : Français (fre) Mots-clés : valeur Locative  deep Learning  intelligence artificielle  donnée  prédiction Résumé : La direction du cadastre du Sénégal s’est lancée depuis quelques années dans un processus de dématérialisation de ces procédures. Dans cette perspective, il a pu dans le cadre du projet PAGCF initié un certain nombre d’activités liées à l’évaluation des locaux à usage d’habitation pour la détermination des valeurs locatives des bâtiments. Pour y arriver le cadastre désire tester des méthodes d’évaluation simples se basant sur des caractéristiques qu’on peut observer pour déterminer le prix de location. Ce travail a ainsi permis de dégager un certain nombre de critère et calculer des prix locatifs de près de 36 000 bâtiments à Dakar. Nous proposons dans le cadre de ce travail d’utiliser les algorithmes de Machine Learning pour prédire à partir d’images de drones les valeurs locatives bâtiments sur la base des critères représentatifs et pouvant être appliqué à l’échelle nationale. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=705 Estimation de la Valeur Locative par les techniques du Deep Learning au Sénégal [texte imprimé] / Cheikh Thioub, Auteur . - Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Faculté des Sciences et Techniques : Département de Mathématiques-Informatique, 2021 . - 74 P. ; 29 cm. Langues : Français (fre) Mots-clés : valeur Locative  deep Learning  intelligence artificielle  donnée  prédiction Résumé : La direction du cadastre du Sénégal s’est lancée depuis quelques années dans un processus de dématérialisation de ces procédures. Dans cette perspective, il a pu dans le cadre du projet PAGCF initié un certain nombre d’activités liées à l’évaluation des locaux à usage d’habitation pour la détermination des valeurs locatives des bâtiments. Pour y arriver le cadastre désire tester des méthodes d’évaluation simples se basant sur des caractéristiques qu’on peut observer pour déterminer le prix de location. Ce travail a ainsi permis de dégager un certain nombre de critère et calculer des prix locatifs de près de 36 000 bâtiments à Dakar. Nous proposons dans le cadre de ce travail d’utiliser les algorithmes de Machine Learning pour prédire à partir d’images de drones les valeurs locatives bâtiments sur la base des critères représentatifs et pouvant être appliqué à l’échelle nationale. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=705

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
MEM 10493	MEM 10493	Mémoires de master	Master mathématiques et Informatique	Informatique	Disponible

Documents numériques

MEM 10493 Adobe Acrobat PDF

---

1 (1 - 1 / 1) Par page : 25 50 100 200