Microsoft, Windows 10 업데이트 롤아웃 평가에서 AI 및 기계 학습의 역할에 대해 설명

Microsoft는 최근 Windows 10 업데이트를 다시 엉망으로 만들었다는 비난을 받았습니다. 회사는 출시해야 했다 주요 누적 업데이트 2019년 XNUMX월 업데이트의 모든 버그를 패치합니다. 나중에 전 Microsoft 직원 비디오를 발표했다. Microsoft에서 Windows를 테스트하는 방법과 Windows 10에서 변경된 사항을 설명합니다. 그는 Microsoft가 실제 사람 대신 AI를 사용하여 Windows 10을 테스트하는 데 대부분의 책임을 지고 있습니다.

Microsoft는 이제 블로그 게시물 Windows 10 업그레이드 평가에서 AI 및 기계 학습의 역할을 설명합니다. 이 회사는 최근 광범위한 배포를 위해 Windows 10 v1903을 표시했으며 AI를 사용하여 다음 Windows 10 업데이트에 적합한 장치를 결정하고 있습니다. Microsoft는 v1803이 업데이트에 적합한 장치를 결정하기 위해 기계 학습을 사용한 최초의 업데이트라고 언급했습니다. 그런 다음 Microsoft는 문제를 일으킬 수 있는 PC에서 이를 분리하고 지원되는 PC에 업데이트를 보냈습니다. 또한 ML이 실제로 회사가 문제를 해결하고 전환 프로세스가 완벽한지 확인하는 데 어떻게 도움이 되는지 언급했습니다. 수치에 따르면 ML을 통해 업데이트를 받은 PC는 커널 문제, 충돌이 발생할 가능성이 적고 업데이트 후 드라이버 문제가 XNUMX배 더 적습니다.

Microsoft는 또한 ML의 전체 아키텍처와 업데이트 롤아웃 준비가 된 PC를 지명하는 데 사용되는 방법을 보여주는 광범위한 ML 그래프를 공유했습니다. 기계 학습은 두 가지 주요 기능도 제공합니다.

• Windows 개발자가 해당 문제를 신속하게 조사하고 수정할 수 있도록 아직 업데이트되지 않은 PC를 보호하기 위해 보호 보류로 이어지는 잠재적 문제를 식별합니다.
• 원활한 업데이트 환경을 제공하므로 업데이트가 제공되어야 하는 PC를 예측하고 지명합니다.

Microsoft는 AI와 기계 학습을 혼합하여 사용하고 있기 때문에 모델 자체가 이전 배포에서 학습하고 향후 출시를 더 잘 예측합니다. 이렇게 하면 호환되지 않는 하드웨어나 소프트웨어가 있는 모든 PC가 새 업데이트를 지원하도록 하드웨어나 소프트웨어가 업데이트될 때까지 업데이트를 받을 수 없습니다.

마이크로소프트도 사용 Azure 데이터브릭스 비정상을 식별하고 유사한 PC를 보호하기 위한 보호 장치를 배포할 수 있도록 합니다. Databricks 외에도 Microsoft는 힘든 랩 테스트, 피드백 및 지원 호출과 같은 기존 채널에 의존하여 업데이트가 호환되지 않는 하드웨어로 롤아웃되지 않도록 하고 있습니다.

회사는 현재 기계 학습에 의존하고 있지만 모델이 완벽하지 않으며 몇 시간이 아닌 몇 초 만에 문제를 식별할 수 있도록 노력하고 있습니다. 최신 1903 업데이트가 지나갈 것이면 Microsoft가 완벽한 ML 모델을 갖추기 위해 여전히 해야 할 일이 많다고 말하고 싶습니다. 특정 문제의. 그렇긴 하지만 이 모델은 좋은 소리를 내며 완성되면 Microsoft가 특정 컴퓨터에서 업데이트를 중단할 수 있는 이상값을 식별하는 데 사용되는 리소스와 인력을 많이 절약하는 데 도움이 될 수 있습니다.