Microsoft’un, güzide işletim sistemi Windows 10 üstünde yaptığı güncellemeler son hızıyla sürüyor. En yardımcı güncellemelerden birisini Nisan 2018 tarihinde alan işletim sistemi, performans konusunda büyük yol kat etti.

Büyük güncellemeler, genel olarak tek seferde yok adım adım verilirler. Microsoft ise yeni güncellemeler de yaptığı iyileştirmelerin kaynağı olarak en eski sistemlerde deneyim edilen hatalar, başarılar, uyumsuzluklar ve bunun gibi değişkenleri baz alıyor. Lakin son gelen büyük güncelleme, “makine öğrenimi” adında bir nitelik ile diğerlerinden manâlı ölçüde ayrılıyor. Muhtemelen bu terimi daha önce de duymuşsunuzdur. Zira alet öğrenimi, yapay zekânın bir alt sınıfı olarak görülüyor. Peki Microsoft bu yeni sistemi işletim sisteminde nasıl uyguladı? 

Gelen bilgilere göre yeni güncelleme toplamda 700 milyon adet Windows 10 cihazının 250 milyon âdetinde etkin şekilde kullanılıyor. AdDublex data araştırmasında veriler, reklam destekli mağaza uygulamalarından toplandığı için aslında hakiki rakamın biraz daha üstünde görünebilirler. Makine öğrenimi konusuna tekrar dönecek olursak, Microsoft bu sistem ile birlikte olası hataları önceden saptama ediyor, işletim sistemini yavaşlatacak ya da sistem üstünde meydana gelebilecek hataları öngörüyor ve buna tarafından bazı düzeltmeler uyguluyor. Alt fakat her güncelleme ile birlikte istikrarsızlık gösteren hatalar ve problemler, düzeltme yamalarının tek seferde yok kısım kısım yayınlanmasını sağlıyor.

Ufak parçalar halinde yayınlanan güncellemelerin öteki büyük çaplı güncellemelere nazaran daha çabuk ve daha eksik sorunlu olduğunun saptama edilmesi ise öteki bir konu. Microsoft, yeni sistem ile güncellemelerin eskilerine nazaran %20’sinden daha azında istikrar sorunları olduğunu, Windows 10 göre üretilen hata raporlarının her güncelleme ile birlikte daha da azaldığını belirtiyor. Yani son gelen güncelleme paketleri, öncekilere nazaran daha az kusur içeriyor.

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

CEVAP VER

Please enter your comment!
Please enter your name here