En este artículo, aprenderás cómo se ha integrado el feedback de usuario en Optimise.
Contenido:
Introducción
Hemos introducido una nueva funcionalidad en Optimise que te da más control sobre las anomalías que ves. Si detectas una anomalía que no te parece correcta, puedes comunicarlo. Tus comentarios ayudarán a mejorar nuestro motor de IA para que solo te muestre las anomalías que realmente te importan.
En este artículo te explicamos cómo funciona y en qué partes de la interfaz de Optimise puedes dejar tu opinión.
¿Cómo funciona?
Nuestro motor de IA detecta patrones inusuales de consumo energético y los marca como anomalías. Sin embargo, a veces puede identificar algo que tú no consideras importante o anómalo.
Ahora, gracias a tus comentarios, el sistema aprende:
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Si confirmas que la anomalía es válida: seguiremos mostrando anomalías similares.
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Si rechazas la anomalía: lo tendremos en cuenta y filtraremos las similares en el futuro.
¿Qué significa “similares”?
Cuando rechazas una anomalía, comprobamos las futuras en busca de las siguientes similitudes:
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Duración: ±2 horas respecto a la original
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Consumo energético real: dentro de un ±10%
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Hora del día: dentro de un margen de ±2 horas
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Día de la semana: el mismo día
Si rechazas manualmente dos anomalías similares, a partir de la tercera rechazaremos automáticamente nuevas anomalías similares por ti, para que no vuelva a aparecer.
No te preocupes, siempre podrás consultar qué anomalías han sido descartadas.
Feedback de usuario en el detalle de la anomalía
Cuando haces clic en cualquier anomalía para ver más detalles, esta es la sección destinada al feedback de usuario:
En esta sección verás cuatro opciones diferentes:
Opción 1 - Aún no se ha recibido ningún comentario. Esta es la página de inicio para cada anomalía si no hemos recibido ningún tipo de feedback:
Opción 2 - Un usuario ha confirmado la anomalía:
- Esto significa que alguien ha confirmado la anomalía. En caso de que sea necesario, siempre puedes cambiar la respuesta.
Opción 3 - Un usuario ha rechazado la anomalía:
Esto significa que alguien ya ha rechazado la anomalía. En caso de que sea necesario, siempre puedes cambiar la respuesta.
Opción 4 - Nuestro motor de IA ha rechazado la anomalía por ti, basándose en tus respuestas anteriores:
En este caso puedes:
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Confirmar las sospechas de la IA, lo que significa que efectivamente no se trata de una anomalía
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Cambiar la respuesta, permitiendo que el modelo de IA aprenda de sus errores
Cualquier respuesta que se proporcione en Optimise será utilizada por los modelos para filtrar anomalías futuras.
Feedback de usuario en la lista de anomalías
La principal interacción con Optimise donde puedes incluir tu feedback es en el detalle de las anomalías, como se explicó en la sección anterior. Sin embargo, puedes ver el feedback proporcionado para todas las anomalías en la lista de anomalías (la página de inicio de Optimise).
La información se muestra en la columna llamada: “¿Es esto una anomalía?”
Esta columna muestra el estado actual del feedback para cada anomalía:
Las opciones con el símbolo de estrella (✨) a la derecha indican que es lo que nuestro motor de IA considera, basándose en tus respuestas anteriores. Por lo tanto:
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Sí + símbolo de estrella (✨) significa que no tenemos motivos para pensar que no se trata de una anomalía. Es la opción por defecto.
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No + símbolo de estrella (✨) significa que tenemos motivos para pensar que no se trata de una anomalía. Si nos equivocamos, no dudes en hacérnoslo saber.
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Sí sin símbolos adicionales significa que alguien de tu cuenta ha confirmado que sí es una anomalía.
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No sin símbolos adicionales significa que alguien de tu cuenta ha confirmado que no es una anomalía.
Visualización de anomalías rechazadas
Por defecto, las anomalías rechazadas (No o No✨) están ocultas en la lista principal de anomalías para reducir el ruido y ahorrarte tiempo.
Sin embargo, si deseas revisarlas o comprobar los resultados filtrados, solo tienes que activar el filtro en la parte superior de la página:
Esto mostrará las anomalías que el sistema considera rechazadas o que ya han sido rechazadas previamente por un/a usuario/a.