Microsoft, son zamanlarda güncelleme işlemlerinde eskilere nazaran hataları büyük oranda engelledi!

Windows 10 Nisan 2018 Güncelleme en hızlı büyük Windows 10 güncellemeleri dağıtıldıktan. Microsoft bu hızın nasıl gerçekleştirildiğini biraz açıkladı ve güncellemenin tüm Windows 10 sistemi için kullanıma sunulmasını sağladı.

Her büyük güncellemenin başlatılması aşamalı olarak gerçekleştirilir. Microsoft, daha yaygın kullanıma sunulup sunulmayacağını belirlemek için güncellemeyi almak üzere en eski sistemlerden toplanan başarılar, hatalar ve uyumsuzluklarla ilgili bilgileri kullanır. Bu güncellemede, karışımda ekstra bir faktör vardı: makine öğrenimi. Şirket, hangi sistem özelliklerinin güncellemenin başarılı olacağı anlamına geldiğini tanımlamak için bir makine öğrenim modeli oluşturdu. Bu model ile, canlı aday sistemler daha hızlı bir şekilde tanımlanabilir, bu da güncellemenin bu sistemlere daha agresif bir şekilde itilmesini sağlar. Sonuç, daha az geri yükleme, daha az kilitlenme ve daha az olumsuz kullanıcı geri bildirimi oldu.

Zaten Redmond, güncellemenin “toplam 700 milyona yaklaşan” toplam Windows 10 cihazıyla yaklaşık 250 milyon sistem üzerinde olduğunu söyledi. Bu, geçen ay belirtilen AdDublex  numaralarından daha düşük bir penetrasyonu temsil eder. Firmanın verileri reklam destekli Mağaza uygulamalarından toplandığı için AdDublex sayılarının güncellemenin alımını tahmin etme olasılığının yüksek olduğunu biliyorduk. Bu tür uygulamalar için piyasa, tüketici sistemlerine doğru eğilme eğilimi gösterecek ve kurumsal makineleri yetersiz temsil edecektir. Microsoft’un verilerinin tam sayısına göre, Microsoft’un verileri, gerçek oranın AdDublex ‘in yüzde 50’sinden ziyade yüzde 36 ile 41 arasında bir yerde olduğunu gösteriyor.

Ancak, güncellemenin artık kapatılmaması nedeniyle bu yüzdenin büyük ölçüde artması muhtemeldir. Kademeli dağıtım açık ve şimdi Windows Update vurur her Windows 10 makinesi yeni sürümü sunulacak.

Kaynak:https://arstechnica.com/gadgets/2018/06/windows-10-april-2018-update-now-open-to-all-thanks-to-machine-learning/