微软通过机器学习模型来判断特定种类的设备是否可以升级系统,这种策略已持续很久当然微软也会继续用下去。强制
按微软说法机器学习模型可以提高推送效率并将其潜在问题,升级不过这需要各种升级数据供模型训练才能提高效率。帮助
所以接下来 Windows 10 20H2 将会被强制升级到Windows 10 21H2版,机器相关数据被微软用来训练新版本模型。学习
选择此版本是因为Windows 10 20H2版将在2022年5月10日时抵达生命周期终点 , 即此版本即将过期需要升级。
微软鼓励用户尽快升级到受支持的强制新版本,但如果用户不主动升级且没有设置禁止升级那微软就会考虑强制升级。升级
说是帮助强制升级其实是自动升级,理论上说只要用户没有设置禁止升级的机器策略,那么系统就会在后续执行自动升级。学习
升级时产生的微软各种数据都会被用于训练新机器学习模型以提高准确率 ,以便在接下来推送Windows 10 21H2版。强制
微软利用机器学习技术最本质的目的就是降低故障率和提高推送效率,那么这种机器学习模型又是如何工作的呢?
我们知道不同硬件组合由于驱动程序不同可能会产生多种不同的问题,每个问题都可能影响一大批用户正常使用。
微软的做法是每次向少量用户推送新版本已检查兼容性,如果没有出问题那就将这批硬件组合标记为兼容性较好。
那么接下来使用相同硬件组合的用户就会收到新版本推送,等于微软先验证对应的硬件组合确认再决定推送新版。
相反如果某个硬件组合出现故障例如此前的科胜讯声卡问题,那所有使用这个声卡的设备都将无法升级到新版本。
这样可以显著降低问题出现概率并提高推送效率,但前提是必须有足够的数据来训练模型才可以提高模型准确率。
本次微软强制升级Windows 10 20H2 版到新版本也就是此目的,微软希望有更多数据可以用来训练新学习模型。
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