Yapay Zeka ile Gayrimenkul Değerleme Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, gayrimenkul değerleme uzmanları, banka teminat ekipleri ve yatırım analistlerinin mekânsal veri analizi ve makine öğrenmesiyle otomatik değerleme modelleri (AVM) geliştirmesi için tasarlanmış ileri düzey bir programdır. Katılımcılar Python ile veri hazırlama, konum özellikleri üretme, fiyat ve kira modelleme, model doğrulama ve sorumlu kullanım adımlarını proje üzerinde uygular.

Neden Bu Eğitim?

Konum Zekası. Ulaşım, sosyal donatı ve çevre verilerini mekânsal özelliklere dönüştürerek konum etkisini ölçülebilir kılın.

Değerleme Standartlarıyla. Makine öğrenmesi modellerini pazar yaklaşımı ve oran çalışması ölçütleriyle uyumlu biçimde doğrulayın.

Uzmanı Destekleyen YZ. Değerleme uzmanının yerine geçen değil, tutarlılığını ve hızını artıran bir karar destek yaklaşımı benimseyin.

“En güvenilir değer, yapay zekanın tutarlılığı ile değerleme uzmanının muhakemesi buluştuğunda ortaya çıkar.”

Ön Koşullar

Değerleme Bilgisi — Pazar, gelir ve maliyet yaklaşımlarının temel mantığına ve değerleme raporu yapısına aşinalık.
Temel Python — pandas ile veri okuma, filtreleme ve özetleme işlemlerini yapabilecek düzeyde Python bilgisi.
Temel İstatistik — Doğrusal regresyon, korelasyon ve dağılım kavramlarını genel düzeyde bilmek.
Çalışma Ortamı — Python 3, Jupyter ve paket kurulum yetkisi olan bir bilgisayar veya bulut not defteri erişimi.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiGeleneksel değerleme yaklaşımlarını otomatik değerleme modelleriyle ilişkilendirmek, gayrimenkul veri kaynaklarını tanımak ve güvenilir bir modelleme veri seti hazırlamak.

Modül 1

Değerleme Yaklaşımları ve AVM

Pazar, gelir ve maliyet yaklaşımlarının karşılaştırılması
Uluslararası Değerleme Standartları (IVS) temel ilkeleri
SPK lisanslı değerleme ve banka teminat değerlemesi süreçleri
Otomatik değerleme modeli (AVM) kavramı ve kullanım alanları
AVM'nin güçlü yönleri, sınırları ve uzman rolü
Vaka: Bir bankanın teminat portföyünün toplu yeniden değerlemesi

Modül 2

Gayrimenkul Veri Kaynakları

İlan verisi ile gerçekleşen satış verisi arasındaki farklar
TKGM, belediye imar bilgileri ve adres verileri
TÜİK konut satış istatistikleri ve TCMB konut fiyat endeksi
Değerleme raporu arşivlerinin veri kaynağı olarak kullanımı
Veri lisansı, kişisel veri ve KVKK kapsamındaki sınırlar
Laboratuvar: Örnek konut veri setinin yüklenmesi ve profili

Modül 3

Veri Temizleme ve Hazırlık

Mükerrer ilanlar, hatalı metrekare ve uç değerlerin tespiti
Brüt-net alan, kat ve bina yaşı değişkenlerinin standardizasyonu
Yüksek enflasyon ortamında fiyatların reel ve endeksli düzeltmesi
Metin ilan açıklamalarından yapılandırılmış özellik çıkarımı
Eksik veri yönetimi ve değişken kodlama stratejileri
Laboratuvar: Modellemeye hazır temiz veri setinin oluşturulması

Modül 4

Keşifsel Veri Analizi

Metrekare fiyat dağılımları ve ilçe bazlı karşılaştırmalar
Oda sayısı, bina yaşı ve kat ile fiyat ilişkileri
Zaman içinde fiyat eğilimleri ve piyasa döngüleri
Seaborn ve Plotly ile değerleme odaklı görselleştirme
Laboratuvar: İlçe bazlı değer haritası ve bulgu özeti
Günün değerlendirmesi ve mekânsal analiz gününe köprü

Günün hedefiCoğrafi veriyle çalışmak, ulaşım ve sosyal donatılara göre konum özellikleri üretmek, mekânsal bağımlılığı ölçmek ve komşuluk etkilerini modele taşımak.

Modül 1

Coğrafi Veriyle Çalışma

Koordinat sistemleri, projeksiyonlar ve mesafe hesaplama
GeoPandas ile nokta, poligon ve mekânsal birleştirme
Adres verisinin koordinata dönüştürülmesi (geocoding)
Mahalle ve ilçe sınırlarıyla idari eşleştirme
OpenStreetMap verisinin OSMnx ile indirilmesi
Laboratuvar: Konut noktalarının mahalle poligonlarına bağlanması

Modül 2

Erişilebilirlik ve Donatı Özellikleri

Metro, tramvay ve ana arterlere olan mesafeler
Okul, hastane, park ve alışveriş merkezi yoğunluğu
Yürüme mesafesi ile kuş uçuşu mesafe arasındaki fark
Deprem risk bölgeleri ve zemin sınıfı bilgilerinin kullanımı
Gürültü, manzara ve çevresel olumsuzluk göstergeleri
Laboratuvar: Her konut için erişilebilirlik özellik seti

Modül 3

Mekânsal İstatistik ve Komşuluk Etkisi

Mekânsal otokorelasyon ve Moran's I istatistiği
PySAL ile sıcak nokta (hot spot) analizi
Komşu emsallerin ağırlıklı ortalaması özellikleri
H3 altıgen ızgaralarla bölgesel fiyat yüzeyleri
Mekânsal sızıntı ve yakın emsal kaynaklı iyimserlik
Laboratuvar: Değer kümelerinin sıcak nokta analizi

Modül 4

Mekânsal Görselleştirme ve Uzaktan Algılama

Folium ile etkileşimli değer haritaları oluşturma
Kepler.gl ile büyük hacimli nokta verisi görselleştirme
Uydu görüntülerinden yeşil alan ve yapılaşma göstergeleri
Sokak görüntüsü ve fotoğraflardan özellik çıkarımına giriş
Laboratuvar: Mahalle bazlı etkileşimli değer haritası
Günün özeti ve modelleme gününe hazırlık

Günün hedefiHedonik ve makine öğrenmesi tabanlı değerleme modelleri kurmak, mekânsal çapraz doğrulama ve oran çalışması ölçütleriyle değerlendirmek ve değer aralığı üretmek.

Modül 1

Hedonik Fiyatlama Modelleri

Hedonik fiyat teorisi ve özelliklerin örtük fiyatları
Log-doğrusal regresyon ve katsayıların yorumlanması
Ridge ve Lasso ile düzenlileştirilmiş regresyon
Sabit ilçe ve dönem etkileriyle model kurgusu
Çoklu doğrusal bağlantı ve değişken seçimi sorunları
Laboratuvar: statsmodels ile hedonik konut fiyat modeli

Modül 2

Makine Öğrenmesi ile Değerleme

Random Forest ile doğrusal olmayan ilişkilerin yakalanması
XGBoost ve LightGBM ile yüksek doğruluklu AVM
Konum özelliklerinin model performansına katkısı
Mekânsal çapraz doğrulama ile gerçekçi performans ölçümü
Optuna ile hiperparametre optimizasyonu
Laboratuvar: Hedonik model ile LightGBM karşılaştırması

Modül 3

Değerleme Doğrulama Ölçütleri

MAE, MAPE ve belirli yüzde bandında kalan tahmin oranı
IAAO oran çalışması: medyan oran, COD ve PRD ölçütleri
Düşük ve yüksek değerli mülklerde sistematik sapma
SHAP ile değeri etkileyen faktörlerin açıklanması
Kantil regresyon ile güven aralığı ve değer bandı
Laboratuvar: Oran çalışması raporu ve SHAP analizi

Modül 4

Kira, Getiri ve Ticari Gayrimenkul

Kira tahmin modeli ve brüt kira getirisi hesaplaması
Gelir yaklaşımında yapay zeka destekli kira projeksiyonu
Ticari mülklerde az emsal sorunu ve transfer öğrenme
İlan metinlerinden büyük dil modeliyle özellik çıkarımı
Vaka: Ofis portföyünde kira ve değer tahmini
Günün değerlendirmesi ve uygulama gününe hazırlık

Günün hedefiOtomatik değerleme modelini iş süreçlerine entegre etmek, piyasa değişimini izlemek, düzenleyici ve etik sınırları gözetmek ve uçtan uca değerleme projesini sunmak.

Modül 1

AVM'nin İş Süreçlerine Entegrasyonu

Teminat ön değerlemesi ve saha ekspertizi önceliklendirme
Portföy toplu yeniden değerleme ve risk izleme
Değerleme raporu kalite kontrolünde model karşılaştırması
FastAPI ile değerleme modeli servisi oluşturma
Uzman incelemesine yönlendirme kuralları ve güven skoru
Demo: Adres girişinden değer aralığı üreten servis

Modül 2

Model İzleme ve Piyasa Değişimi

Enflasyon ve piyasa şoklarında model bozulması
Dönemsel yeniden kalibrasyon ve endeks güncellemesi
MLflow ile model sürümleri ve performans kayıtları
Tahmin hatalarının bölge ve segment bazında izlenmesi
Deprem veya imar değişikliği gibi olayların etkisi
Laboratuvar: Dönemsel performans izleme panosu

Modül 3

Düzenleyici Çerçeve, Etik ve Raporlama

SPK değerleme düzenlemeleri ve uzman sorumluluğu
BDDK teminat değerleme beklentileri ve model kullanımı
Bölgesel yanlılık ve adil değerleme riskinin kontrolü
KVKK kapsamında malik ve adres verisinin işlenmesi
Üretken YZ ile değerleme raporu taslağı ve uzman kontrolü
Model dokümantasyonu, varsayımlar ve sınırlamalar

Modül 4

Değerleme Projesi Sunumları ve Kapanış

Grup projesi: veri, konum özellikleri, model ve doğrulama
Proje sunumları ve değerleme uzmanı gözüyle geri bildirim
Kurumsal AVM uygulama yol haritası ve sonraki adımlar
Eğitim değerlendirmesi ve interaktif Soru-Cevap
Sertifika takdimi ve laboratuvar not defterlerinin teslimi
İleri öğrenme kaynakları ve kapanış

Eğitim Kazanımları

Değerleme ve AVM — Geleneksel değerleme yaklaşımlarını otomatik değerleme modelleriyle ilişkilendirip kullanım sınırlarını belirleyebileceksiniz.
Veri Hazırlığı — İlan ve satış verisini temizleyip enflasyon etkisinden arındırarak güvenilir bir değerleme veri seti oluşturabileceksiniz.
Mekânsal Özellikler — GeoPandas ve OSMnx ile ulaşım, donatı ve çevre verisinden anlamlı konum özellikleri üretebileceksiniz.
Komşuluk Etkisi — Moran's I ve sıcak nokta analiziyle mekânsal bağımlılığı ölçüp modele doğru biçimde yansıtabileceksiniz.
Hedonik ve ML Modeller — Hedonik regresyon ve LightGBM tabanlı değerleme modellerini kurup mekânsal doğrulamayla karşılaştırabileceksiniz.
Oran Çalışması — COD, PRD ve MAPE gibi ölçütlerle model doğruluğunu değerleme standartlarına uygun biçimde raporlayabileceksiniz.
Açıklanabilir Değer — SHAP ve kantil regresyonla değeri etkileyen faktörleri ve değer aralığını uzmanlara açıklayabileceksiniz.
Sorumlu AVM — Model izleme, uzman yönlendirme kuralları ve düzenleyici gerekliliklerle sorumlu bir AVM süreci tasarlayacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

Gayrimenkul değerleme uzmanları
banka teminat ve ekspertiz ekipleri
GYO ve portföy analistleri
proptech veri ekipleri ile sigorta ve kamu değerleme birimleri.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zeka ile Gayrimenkul Değerleme Eğitimi kimler için uygundur?

Program; gayrimenkul değerleme uzmanları, banka teminat ve ekspertiz ekipleri, GYO ve portföy analistleri, proptech veri ekipleri ile sigorta ve kamu kurumlarının değerleme birimleri için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve nasıl yapılandırılmıştır?

Eğitim 4 tam gün ve 16 modülden oluşur. Veri hazırlığı, mekânsal analiz, değerleme modelleri ve doğrulama ile AVM uygulaması ve yönetişim günleri sırayla işlenir; son gün değerleme projesi sunulur.

Otomatik değerleme modelleri değerleme uzmanının yerini alır mı?

Hayır. AVM'ler toplu değerleme, ön değerleme ve kalite kontrolde hız ve tutarlılık sağlar; ancak mülke özgü koşulların değerlendirilmesi ve rapor sorumluluğu uzmandadır. Eğitimde düşük güven skorlu durumların uzmana yönlendirildiği süreçler tasarlanır.

Katılım için Python bilgisi gerekli mi?

Temel Python ve pandas bilgisi beklenir. Laboratuvarlar hazır not defterleriyle adım adım ilerler; GeoPandas, OSMnx, PySAL, LightGBM ve SHAP gibi kütüphaneler eğitim içinde tanıtılır.

Eğitim kurum verisiyle yapılabilir mi, sertifika veriliyor mu?

Evet. Kapalı kurum gruplarında gizlilik ve KVKK gözetilerek anonimleştirilmiş değerleme veya teminat verisiyle proje yürütülebilir. Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi sertifikası alır.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Katılım Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

YAPAY ZEKA İLE GAYRİMENKUL DEĞERLEME EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

Değerleme Yaklaşımları ve AVM

Gayrimenkul Veri Kaynakları

Veri Temizleme ve Hazırlık

Keşifsel Veri Analizi

Coğrafi Veriyle Çalışma

Erişilebilirlik ve Donatı Özellikleri

Mekânsal İstatistik ve Komşuluk Etkisi

Mekânsal Görselleştirme ve Uzaktan Algılama

Hedonik Fiyatlama Modelleri

Makine Öğrenmesi ile Değerleme

Değerleme Doğrulama Ölçütleri

Kira, Getiri ve Ticari Gayrimenkul

AVM'nin İş Süreçlerine Entegrasyonu

Model İzleme ve Piyasa Değişimi

Düzenleyici Çerçeve, Etik ve Raporlama

Değerleme Projesi Sunumları ve Kapanış

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Benzer Programlar

Yapay Zeka Güvenliğine Giriş Eğitimi

Yapay Zeka Kurumsal Strateji Yönetimi Eğitimi

Yapay Zeka Küresel Yönetişim Çerçeveleri Eğitimi