微软揭示了AI和机器学习在评估Windows 10更新ROLLUTS中的作用

微软揭示了AI和机器学习在评估Windows 10更新ROLLUTS中的作用
最近，微软再次因Windows 10的更新混乱而饱受诟病。公司不得不释放主要累积更新修补2019年5月更新中的所有错误。后来是微软的前雇员发布视频解释微软是如何测试Windows的，以及Windows 10改变了什么。他把大部分的责任归咎于微软，用人工智能来测试Windows 10而不是实际的人。
微软现在发布了一个博客帖子解释AI和机器学习在评估Windows 10升级中的作用。公司最近标记的Windows 10 V803对于更广泛的部署，他们使用AI来确定哪些设备将适合于下一次Windows 10更新的浪潮。微软指出，V1803是第一个使用机器学习来确定哪些设备适合更新的更新。然后微软将它们从可能导致问题的PC中分离出来，并向支持的用户发送更新。他们还注意到ML实际上是如何帮助公司解决问题并确保过渡过程是完美无瑕的。根据这些数字，通过ML获得更新的PC拥有更少的内核问题、崩溃和更新后驱动程序问题的五倍的机会。

微软还共享了一个广泛的ML图，展示了ML的总体架构，以及它如何用来指定准备更新的PC。机器学习还提供了两个关键能力：
●它确定了潜在的问题，导致安全保障，以保护尚未更新的PC，使这些问题可以及时调查和固定的Windows开发人员。
●它预测和提名PC将有无缝更新经验，因此，应提供更新。
由于微软使用AI和机器学习的混合，模型本身从以前的部署中学习，并且它更好地预测未来ROLLUTS。这确保了任何硬件或软件不兼容的PC直到硬件或软件被更新以支持新的更新时才得到更新。
微软也在使用天青数据库为了确保他们能够识别异常并部署保护措施来保护类似的PC。除了数据库之外，微软还依赖于旧的渠道，比如费力的实验室测试、反馈和支持呼叫，以确保更新不会向不兼容的硬件推出。
虽然公司现在依赖于机器学习，但他们承认模型并不完美，他们正在努力使它在几秒钟而不是几小时内确定问题。如果最新的1903更新是什么，我会说，微软仍然有很多工作要做，以便有一个完美的ML模型到位，可以节省用户从挫折，不得不回滚到旧版本，因为某些问题。这就是说，这个模型听起来不错，当它完善时，可以帮助微软在人员工时节省大量资源，并有助于识别可能破坏某些计算机更新的异常值的资源。