Microsoft explica cómo el aprendizaje automático mejora la actualización de Windows 10

Recientemente, Microsoft ha cambiado significativamente la prueba de actualizaciones. Anteriormente, dependía en gran medida de equipos de evaluadores y pruebas de hardware "reales", pero esto se ha desplazado a la automatización de pruebas, pruebas en sistemas informáticos Windows Insider y aprendizaje automático.

Según Microsoft, el aprendizaje automático ha ayudado a mejorar la actualización de Windows 10. Una nueva publicación de blog en el sitio web de Tech Community revela detalles sobre el uso del aprendizaje automático en relación con la creación y publicación de actualizaciones de Windows.

El largo artículo es bastante técnico, pero puede ser suficiente leer el primer párrafo para comprender cómo Microsoft utiliza el aprendizaje automático cuando se trata de actualizaciones de Windows.

El aprendizaje automático nos ayuda a identificar rápidamente problemas potenciales y determinar el mejor momento para actualizar cada PC tan pronto como aparezca una nueva versión de Windows.

En resumen, Microsoft lo utiliza para evaluar actualizaciones y ayudar a publicar actualizaciones de funciones. El artículo se centra en el uso del aprendizaje automático para ayudar a implementar actualizaciones de funciones para Windows 10.

Microsoft comenzó a hacer un uso extensivo del aprendizaje automático cuando lanzó una actualización para Windows 10 en abril de 2018. El aprendizaje automático se utilizó para determinar la calidad de la versión al monitorear seis "áreas principales de la salud de la PC", incluida la confiabilidad de la PC.

La cantidad de dominios aumentó a 35 cuando Microsoft lanzó la actualización en mayo de 2019 y Microsoft planea expandir la cobertura para futuras actualizaciones.

Microsoft señala que las PC seleccionadas por los algoritmos de aprendizaje automático de la empresa "tienen una experiencia de actualización mucho mejor". Las computadoras seleccionadas por Machine Learning tienen "menos de la mitad de la cantidad de eliminaciones iniciadas por el sistema, la mitad de la cantidad de fallas del kernel y cinco veces menos problemas con los controladores después de la actualización".

a través de Microsoft

La mayor parte del artículo describe cómo Microsoft desarrolló y creó un modelo de aprendizaje automático para admitir las actualizaciones de Windows 10.

Microsoft usa un modelo entrenado dinámicamente que aprende en las últimas PC y es capaz de distinguir entre buenas y malas experiencias.

a través de Microsoft

Cada lanzamiento de Windows 10 comienza con tocar en los expertos de Windows y otros primeros usuarios. Microsoft está monitoreando activamente la experiencia a través de datos de diagnóstico y otras señales, como comentarios, publicaciones en redes sociales.

En esta etapa, el aprendizaje automático se usa para identificar problemas potenciales para proteger ciertas configuraciones y configuraciones de PC de recibir actualizaciones en este momento, y para predecir y resaltar las PC que probablemente tendrán una buena experiencia de actualización.

El proceso se repite a diario y el modelo aprende de las señales que recibe de las PC recién actualizadas. Las correcciones y mejoras que Microsoft realiza con el tiempo también se tienen en cuenta en el modelo.

Microsoft señala que el aprendizaje automático ayuda a las empresas a identificar acciones de protección. En el pasado, se ha basado únicamente en "pruebas de laboratorio difíciles, comentarios, llamadas al soporte y otros canales" para identificar problemas de compatibilidad. Según Microsoft, todavía están en uso, pero el aprendizaje automático permite a las empresas identificar mejor los problemas que podrían interrumpir la actualización.

El uso del aprendizaje automático aumentará en el futuro; Microsoft espera mejorar aún más la automatización y reducir el tiempo que lleva detectar errores, de horas a segundos.

Observaciones finales

El aprendizaje automático no es una solución universal que proporcione la experiencia de actualización perfecta para todos los dispositivos en todo momento. Las actualizaciones recientes (actualizaciones acumulativas y actualizaciones de características) han demostrado que los problemas siempre se conocerán; algunos de estos podrían haberse evitado si Microsoft continuara apoyando a un gran equipo de evaluadores.

A la mayoría de los clientes de Windows probablemente no les importe usar el aprendizaje automático, pero algunos pueden sentir que Microsoft confía demasiado en el aprendizaje automático y los datos de diagnóstico.

Una pregunta interesante: habrá más o menos problemas si Microsoft sigue utilizando equipos de pruebas.

Ahora tu: ¿Cómo te sientes sobre eso?

Artículos de interés

Subir