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Airbnb abre código de biblioteca "inteligente" usada na previsão de preços

Sistema open source da Airbnb define preços sozinho com base em fotos, demanda e outros parâmetros

airbnb (Getty Images/Getty Images)

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Da Redação

Publicado em 5 de junho de 2015 às 11h36.

A empresa por trás do app de locação de quartos Airbnb anunciou nesta semana uma nova biblioteca de código aberto voltada para o aprendizado automático (ou machine learning). Chamado de Aerosolve, o recurso é utilizado como base na ferramenta de “preços dinâmicos” do app, que ajuda os locadores a ajustar os valores do aluguel de acordo com o dia.

No aplicativo, a biblioteca construída em Java e Scala é a responsável por analisar o banco de dados do Airbnb e por sugerir os valores que devem ser cobrados pelo usuário na hora de oferecer um quarto. Ela leva em conta localização, fotos do local, data em que a reserva será feita, demanda histórica e outros parâmetros antes de definir valores, e ainda trabalha com “modelos de aprendizado automático que são fáceis de interpretar e compreender” – nada de gráficos e explicações muito complexos.

O Aerosolve ainda aprende e melhora com o tempo, e pode fornecer previsões mais acertadas conforme mais dados são fornecidos por usuários do app. Dessa forma, tanto os locadores quanto a própria empresa por trás da aplicação têm mais chances de ganhar dinheiro.

Fora do app, a biblioteca é feita para “ser usada com recursos escassos e interpretáveis, como os que aparecem normalmente em buscas (palavras-chave, filtros) ou definições de preços (número de quartos, localização e preço)”, diz a página do projeto no GitHub. É o caso da ferramenta do próprio Airbnb, em resumo.

No repositório de código, os desenvolvedores do aplicativo deram duas outras sugestões de uso para o Aerosolve. Uma delas é um sistema que o faz pintar seguindo o estilo pontilhista, que ele aprende por meio de regressão. A outra é uma ferramenta que pode prever se a renda anual de uma pessoa será maior do que 50 mil dólares, usando como base os dados do censo norte-americano e diversos exemplos criados para treinar os algoritmos.

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