在新的博客文章中，Microsoft强调了最近在其机器中实施机器学习的好处。Windows 10更新过程。这是一个不断发展的过程，尽管微软的优势，到目前为止，它一直是成功的，它使它能够在推出新更新时确定哪些Windows 10PC最不可能出现问题。
此过程的首次大规模使用是在Microsoft推出其Windows 102018年4月更新(内部版本1803)时。
“我们从PC运行状况的六个核心领域(例如整体PC可靠性)开始，以确定功能更新过程是否顺利进行。对于Windows 10版本1903(2019年5月更新)，我们在功能更新部署中使用ML的第三次迭代，我们现在可以评估PC健康的35个领域，并且该过程将继续通过其他健康措施来发展，以改善您的更新体验。”
平稳的更新体验比以往任何时候都更加重要-Windows 10现在已安装在超过9亿个活动设备上。同时，更新过程当然不是完美的。我们已经看到每月更新引起的问题，比如最近的补丁星期二推出了一些电脑杀死的Wi-Fi和破音他人。当然，较大的功能更新也存在其问题。10月20日18更新特别是火车上的虫子残骸。
从理论上讲，假设微软的机器学习模型按照广告宣传工作。根据Microsoft的数据，它在某种程度上已经具备了-在上图中，Microsoft显示了通过机器学习选择的用于接收更新的PC如何少于系统启动的卸载和内核模式崩溃的一半，而更新后的数量却少了五倍驱动程序错误。
“每个版本都从向早期采用者(例如Windows Insiders和积极寻求更新的用户)提供Windows 10更新开始。向第一批PC提供更新后，我们将通过诊断数据(例如内核)监视其更新经验。模式崩溃，系统启动的卸载，异常关闭和驱动程序问题)，”微软说。
这就是机器学习发挥作用的地方。它分析数据并确定潜在问题，并进行后续预测，从而提名应具有流畅更新体验的PC。
其中有很多内容，Microsoft在其博客中详细介绍了该技术(点击下面“ Via”字段中的链接)。同时，微软理所当然地承认“还有很多工作要做”。希望下个月的下一个功能更新(19H2)到来时，一切会变得更加顺利。