Desarrollo de aplicación web prototipo para estimación de valores de viviendas en México aplicando modelos de aprendizaje automático.
Este trabajo detalla el desarrollo de una aplicación web prototipo para la estimación de valores de viviendas en México utilizando modelos de aprendizaje automático (AA). Se presenta la metodología, arquitectura, y las herramientas tecnológicas empleadas, como Python, Django, y Docker, para construir la herramienta. El estudio se basa en datos abiertos del Sistema Nacional de Información e Indicadores de Vivienda (SNIIV) y compara el rendimiento de los modelos Random Forest (RF) y Regresión Lineal (LR), demostrando la viabilidad técnica del prototipo para generar valuaciones con alta precisión, aunque se mencionan desafíos como la variabilidad del desempeño por entidad federativa y la ausencia de un marco normativo para su aplicación oficial.