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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
Subjects
Class 11 Artificial Intelligence Employability Skills Introduction: AI for Everyone Easy Level 3

कृत्रिम बुद्धिमत्ता में पूर्वाग्रह कम करने का सही तरीका क्या है?

What is a correct way to reduce bias in Artificial Intelligence?

Author: Muft Shiksha Editorial Team Published: Updated:
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Correct Answer

B. विविध और संतुलित आँकड़ों का उपयोग करनाUsing diverse and balanced data

Explanation

Simple Explanation

विविध और संतुलित आँकड़े अलग-अलग समूहों, परिस्थितियों और अनुभवों का बेहतर प्रतिनिधित्व करते हैं। इससे AI मॉडल किसी एक समूह के पक्ष में अनुचित परिणाम देने की संभावना कम करता है। केवल एक समूह का डेटा लेने से पूर्वाग्रह बढ़ सकता है, जबकि परिणामों की जाँच भी पूर्वाग्रह पहचानने के लिए आवश्यक है। परीक्षा टिप: AI में निष्पक्षता के लिए डेटा की विविधता, संतुलन और गुणवत्ता पर ध्यान दें। / Diverse and balanced data represents different groups, situations, and experiences more fairly. This reduces the chance that an AI model will produce unfair results favouring one group. Using data from only one group can increase bias, and reviewing outputs is also necessary to identify bias. Exam tip: For AI fairness questions, focus on data diversity, balance, and quality.

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कृत्रिम बुद्धिमत्ता में पूर्वाग्रह कम करने का सही तरीका क्या है? / What is a correct way to reduce bias in Artificial Intelligence?

Correct Answer: B. विविध और संतुलित आँकड़ों का उपयोग करना / Using diverse and balanced data. Explanation: विविध और संतुलित आँकड़े अलग-अलग समूहों, परिस्थितियों और अनुभवों का बेहतर प्रतिनिधित्व करते हैं। इससे AI मॉडल किसी एक समूह के पक्ष में अनुचित परिणाम देने की संभावना कम करता है। केवल एक समूह का डेटा लेने से पूर्वाग्रह बढ़ सकता है, जबकि परिणामों की जाँच भी पूर्वाग्रह पहचानने के लिए आवश्यक है। परीक्षा टिप: AI में निष्पक्षता के लिए डेटा की विविधता, संतुलन और गुणवत्ता पर ध्यान दें। / Diverse and balanced data represents different groups, situations, and experiences more fairly. This reduces the chance that an AI model will produce unfair results favouring one group. Using data from only one group can increase bias, and reviewing outputs is also necessary to identify bias. Exam tip: For AI fairness questions, focus on data diversity, balance, and quality.