微软表示其机器学习模型用于選择准备就绪无故障升级的设备正在取得重大成果，从而大幅降低了用户升级到新版Windows 10后的崩溃次数

正如两位Microsoft数据科学家在博客中解释的那样，Windows 10版本1803的推出是微软第一次使用机器学习(ML)向世界发布Windows 10

这是Windows 10的有史以来最快的采用率，在达到2.5亿的安装量之后微软吹嘘AI如何通过Windows 10的嶊出使其“更快”发展。

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第二次是Windows 10版本1809该版本迅速演变为一场灾难，引起了Windows服务和交付人员对其Windows 10推出和测试方法的深刻反省

微软的数据科学家在帖子中明显省略了对1809的引用。

微软还在Windows 10版本1903中推出了机器学习功能这是由於微软第三次大规模使用ML，其模型现在可以在确定特定设备是否准备好升级以及将哪些设备投入使用时评估“ PC健康的35个领域”升级阻止。

第四次将是Windows 10版本)更新该更新将于现在任何时候发布，与以前的9月目标发行版相比是一个较小的更新如果Microsoft是正确的，则获得更新的用戶将比过去遇到的故障更少

微软建议另外35个PC健康信号已经产生了效果。它声称可以大幅减少 Windows 10 1803 中的稳定性问题和驱动程序冲突

现在，研究人员说通过ML选择的PC少于系统启动的卸载次数的一半，内核模式崩溃的次数的一半而更新后的驱动程序问题的次数则少了五倍。

数据科学家写道：“机器学习可以帮助我们更快地发现潜在问题并帮助我们确定在新版本的Windows可用时更新每台PC的最佳时间。”

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他们还解释了微软如何使用Windows Insider测试器来改善其他用户的体验。这些用户更新后Microsoft将监视诊断数据，以检查内核模式崩溃系统启动的卸载，异常关闭驱动程序问题以及其他运行状况信号。

ML使Microsoft能够识别问题并可能实施阻止措施并保护尚未更新嘚PC，从而允许Microsoft在调查过程中控制问题该模型还“预测并提名了将具有无缝更新体验的PC，因此应向其提供更新”

但是，最近一次影响Insiders并進而影响普通用户的错误表明即使Windows Insiders实际报告了这些错误，此过程仍然会遗漏一些东西

该博客文章更侧重于构建用于协助操作系统更新嘚ML模型的好处和挑战。微软过去更依赖人类来测试更新然后再于2014年发布， 作为诺基亚清除工作的一部分该公司解雇了很多人。