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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 4

कृत्रिम बुद्धिमत्ता में आँकड़ों की सफाई क्यों जरूरी है?

Why is data cleaning necessary in Artificial Intelligence?

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

A. गलत, अपूर्ण और असंबंधित जानकारी हटाने के लिएTo remove incorrect, incomplete, and irrelevant information

Explanation

Simple Explanation

आँकड़ों की सफाई में गलत, दोहराए गए, अपूर्ण और असंबंधित डेटा को पहचानकर ठीक या हटाया जाता है। इससे AI मॉडल को अधिक विश्वसनीय डेटा मिलता है और उसके परिणाम बेहतर हो सकते हैं। गोपनीयता की रक्षा करना महत्वपूर्ण है, लेकिन गोपनीयता भंग करना डेटा सफाई का उद्देश्य नहीं है। परीक्षा टिप: डेटा सफाई को डेटा की गुणवत्ता और मॉडल की विश्वसनीयता से जोड़कर याद रखें। / Data cleaning identifies and corrects or removes incorrect, duplicate, incomplete, and irrelevant data. This gives an AI model more reliable data and can improve its results. Protecting privacy is important, but violating privacy is not a purpose of data cleaning. Exam tip: associate data cleaning with data quality and reliable model performance.

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कृत्रिम बुद्धिमत्ता में आँकड़ों की सफाई क्यों जरूरी है? / Why is data cleaning necessary in Artificial Intelligence?

Correct Answer: A. गलत, अपूर्ण और असंबंधित जानकारी हटाने के लिए / To remove incorrect, incomplete, and irrelevant information. Explanation: आँकड़ों की सफाई में गलत, दोहराए गए, अपूर्ण और असंबंधित डेटा को पहचानकर ठीक या हटाया जाता है। इससे AI मॉडल को अधिक विश्वसनीय डेटा मिलता है और उसके परिणाम बेहतर हो सकते हैं। गोपनीयता की रक्षा करना महत्वपूर्ण है, लेकिन गोपनीयता भंग करना डेटा सफाई का उद्देश्य नहीं है। परीक्षा टिप: डेटा सफाई को डेटा की गुणवत्ता और मॉडल की विश्वसनीयता से जोड़कर याद रखें। / Data cleaning identifies and corrects or removes incorrect, duplicate, incomplete, and irrelevant data. This gives an AI model more reliable data and can improve its results. Protecting privacy is important, but violating privacy is not a purpose of data cleaning. Exam tip: associate data cleaning with data quality and reliable model performance.