Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है
A. उदाहरणों और डेटा से मशीन को पैटर्न सीखाना/Teaching a machine to learn patterns from examples and data
Explanation
Simple Explanation
कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रशिक्षण वह प्रक्रिया है जिसमें मशीन या मॉडल को उदाहरणों और डेटा से पैटर्न सीखने के लिए तैयार किया जाता है। विकल्प B प्रशिक्षण के बाद नए डेटा पर परिणाम प्राप्त करने को दर्शाता है, जबकि विकल्प C और D प्रशिक्षण का अर्थ नहीं हैं। परीक्षा में याद रखें: प्रशिक्षण का मुख्य उद्देश्य मॉडल को डेटा से सीखाना है। / In Artificial Intelligence, training is the process of using examples and data to help a machine or model learn patterns. Option B describes obtaining results from a trained model on new data, which happens after training, while options C and D do not define training. Exam tip: remember that training mainly means helping a model learn from data.
A. परिणाम की शुद्धता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए/To ensure the accuracy and reliability of the output
Explanation
Simple Explanation
कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा दिया गया परिणाम हमेशा सही या पक्षपात-मुक्त हो, यह जरूरी नहीं है। परिणाम की जाँच करने से गलतियाँ, अधूरी जानकारी या अविश्वसनीय निष्कर्ष पहचाने जा सकते हैं। इसलिए सही और भरोसेमंद परिणाम सुनिश्चित करने के लिए विकल्प A सही है। विकल्प B कंप्यूटर की गति से संबंधित है, परिणाम की जाँच से नहीं। परीक्षा टिप: AI के परिणामों को बिना जाँच के अंतिम सत्य न मानें। / An Artificial Intelligence system may produce an incorrect, incomplete, or biased output. Checking the output helps identify such errors and confirms whether the result is accurate and reliable. Therefore, option A is correct. Option B concerns computer speed, not the verification of an AI result. Exam tip: Do not accept an AI output as final without checking it.
A. एक भाषा के पाठ को दूसरी भाषा में बदलती है/Converts text from one language to another
Explanation
Simple Explanation
कृत्रिम बुद्धिमत्ता आधारित अनुवाद व्यवस्था किसी एक भाषा के शब्दों और संदर्भ का विश्लेषण करके उसका अर्थ दूसरी भाषा में प्रस्तुत करती है। इसलिए विकल्प A सही है। चित्रों में वस्तुओं की पहचान करना भी AI का कार्य हो सकता है, लेकिन वह अनुवाद नहीं है। परीक्षा टिप: अनुवाद का अर्थ एक भाषा से दूसरी भाषा में अर्थपूर्ण रूपांतरण है। / An AI-based translation system analyses words and context in one language and presents their meaning in another language. Therefore, option A is correct. Identifying objects in images can also be an AI task, but it is not translation. Exam tip: Translation means conveying meaning from one language to another.
