कृत्रिम बुद्धिमत्ता में वर्गीकरण का सही उदाहरण कौन सा है?
Which is a correct example of classification in Artificial Intelligence?
#classification
#message-sorting
#ai
A सभी जानकारी हटाना / Removing all information
B कागज जलाना / Burning paper
C संदेशों को उपयोगी और अवांछित समूहों में बाँटना / Dividing messages into useful and unwanted groups
D मशीन को सजाना / Decorating the machine
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Correct Answer
C. संदेशों को उपयोगी और अवांछित समूहों में बाँटना / Dividing messages into useful and unwanted groups
Step 1
Concept
वर्गीकरण में चीजों को समूहों में रखा जाता है। / Classification places items into groups.
Step 2
Why this answer is correct
संदेशों को अलग समूहों में बाँटना इसका उदाहरण है। / Dividing messages into different groups is an example.
Step 3
Exam Tip
समूह बनाने वाले प्रश्नों में वर्गीकरण याद रखें। / In grouping questions, remember classification.
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता में विशेषता का क्या महत्व है?
What is the importance of a feature in Artificial Intelligence?
#features
#recognition
#classification
A यह हमेशा गलती बढ़ाती है / It always increases errors
B यह केवल सजावट है / It is only decoration
C यह समस्या को छिपाती है / It hides the problem
D यह पहचान और निर्णय में मदद करती है / It helps in recognition and decision-making
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Correct Answer
D. यह पहचान और निर्णय में मदद करती है / It helps in recognition and decision-making
Step 1
Concept
विशेषता किसी वस्तु या जानकारी की पहचान योग्य बात होती है। / A feature is an identifiable detail of an item or information.
Step 2
Why this answer is correct
मशीन विशेषताओं से अंतर समझती है। / A machine uses features to understand differences.
Step 3
Exam Tip
पहचान और वर्गीकरण में विशेषताओं को आधार मानें। / Treat features as the base of recognition and classification.
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता में पैटर्न पहचान क्यों महत्वपूर्ण है?
Why is pattern recognition important in Artificial Intelligence?
#pattern-recognition
#similarities
#learning
A क्योंकि मशीन समानताएँ पहचानकर सीखती है / Because the machine learns by identifying similarities
B क्योंकि इससे मशीन बंद हो जाती है / Because it turns the machine off
C क्योंकि इससे सभी उत्तर हट जाते हैं / Because it removes all answers
D क्योंकि इससे उद्देश्य छिप जाता है / Because it hides the purpose
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Correct Answer
A. क्योंकि मशीन समानताएँ पहचानकर सीखती है / Because the machine learns by identifying similarities
Step 1
Concept
पैटर्न बार-बार दिखने वाली समानता होती है। / A pattern is a repeated similarity.
Step 2
Why this answer is correct
मशीन इन्हीं समानताओं से सीखकर अनुमान लगाती है। / A machine learns and predicts from such similarities.
Step 3
Exam Tip
परीक्षा में पैटर्न पहचान को सीखने का आधार समझें। / In exams, understand pattern recognition as a base of learning.
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता में अनुमान किस आधार पर लगाया जाता है?
On what basis is prediction made in Artificial Intelligence?
#prediction
#past-data
#patterns
A मशीन के रंग पर / On the machine color
B पुराने आँकड़ों और सीखे पैटर्न पर / On past data and learned patterns
C दीवार की ऊँचाई पर / On wall height
D कुर्सी के आकार पर / On chair size
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Correct Answer
B. पुराने आँकड़ों और सीखे पैटर्न पर / On past data and learned patterns
Step 1
Concept
अनुमान लगाने के लिए पहले की जानकारी देखी जाती है। / Prediction uses earlier information.
Step 2
Why this answer is correct
मशीन सीखे हुए पैटर्न से संभावना बताती है। / The machine estimates possibilities using learned patterns.
Step 3
Exam Tip
अनुमान को पुराने आँकड़ों और पैटर्न से जोड़ें। / Connect prediction with past data and patterns.
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता में अच्छे आँकड़े कैसे होने चाहिए?
How should good data be in Artificial Intelligence?
#good-data
#data-quality
#clean-data
A गलत और अधूरे / Wrong and incomplete
B विषय से अलग / Unrelated to the topic
C सही, साफ और संबंधित / Correct, clean, and relevant
D जानबूझकर पक्षपाती / Intentionally biased
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Correct Answer
C. सही, साफ और संबंधित / Correct, clean, and relevant
Step 1
Concept
अच्छे आँकड़े सही होने चाहिए। / Good data should be correct.
Step 2
Why this answer is correct
साफ और संबंधित आँकड़े मशीन को बेहतर सीखने में मदद करते हैं। / Clean and relevant data helps the machine learn better.
Step 3
Exam Tip
अच्छे परिणाम के लिए अच्छे आँकड़े जरूरी हैं। / Good data is needed for good output.
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आँकड़ों की सफाई का मुख्य उद्देश्य क्या है?
What is the main purpose of data cleaning?
#data-cleaning
#data-quality
#ai-learning
A गलत और असंबंधित जानकारी हटाना / Removing wrong and unrelated information
B सभी जानकारी नष्ट करना / Destroying all information
C निजी जानकारी फैलाना / Sharing private information
D परिणाम छिपाना / Hiding output
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Correct Answer
A. गलत और असंबंधित जानकारी हटाना / Removing wrong and unrelated information
Step 1
Concept
गलत जानकारी सीखने को खराब कर सकती है। / Wrong information can harm learning.
Step 2
Why this answer is correct
सफाई से उपयोगी और संबंधित आँकड़े बचते हैं। / Cleaning keeps useful and relevant data.
Step 3
Exam Tip
आँकड़ों की सफाई को बेहतर परिणाम से जोड़ें। / Connect data cleaning with better output.
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किस स्थिति में कृत्रिम बुद्धिमत्ता में पूर्वाग्रह बढ़ सकता है?
In which situation can bias increase in Artificial Intelligence?
#bias
#one-sided-data
#fairness
A जब आँकड़े संतुलित हों / When data is balanced
B जब मानव जाँच हो / When human checking exists
C जब उद्देश्य स्पष्ट हो / When purpose is clear
D जब आँकड़े एकतरफा हों / When data is one-sided
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Correct Answer
D. जब आँकड़े एकतरफा हों / When data is one-sided
Step 1
Concept
एकतरफा आँकड़े सभी समूहों को सही तरह नहीं दिखाते। / One-sided data does not represent all groups properly.
Step 2
Why this answer is correct
मशीन उन्हीं आँकड़ों से सीखकर गलत झुकाव बना सकती है। / The machine can learn an unfair pattern from it.
Step 3
Exam Tip
पूर्वाग्रह को असंतुलित आँकड़ों से जोड़कर याद रखें। / Connect bias with unbalanced data.
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निष्पक्ष कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए कौन सा कदम सही है?
Which step is correct for fair Artificial Intelligence?
#fairness
#diverse-data
#bias-reduction
A विविध और संतुलित आँकड़ों का उपयोग / Using diverse and balanced data
B केवल एक समूह के आँकड़े लेना / Taking data from only one group
C गलत परिणाम छिपाना / Hiding wrong output
D जाँच रोक देना / Stopping checking
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Correct Answer
A. विविध और संतुलित आँकड़ों का उपयोग / Using diverse and balanced data
Step 1
Concept
विविध आँकड़े अलग-अलग स्थितियों को शामिल करते हैं। / Diverse data includes different situations.
Step 2
Why this answer is correct
संतुलित आँकड़ों से पक्षपात कम हो सकता है। / Balanced data can reduce bias.
Step 3
Exam Tip
निष्पक्षता के लिए आँकड़ों का सही प्रतिनिधित्व जरूरी है। / Proper representation of data is necessary for fairness.
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता में गोपनीयता का सही अर्थ क्या है?
What is the correct meaning of privacy in Artificial Intelligence?
#privacy
#personal-information
#data-protection
A मशीन का रंग छिपाना / Hiding the color of a machine
B व्यक्तिगत जानकारी की रक्षा करना / Protecting personal information
C कागज को ढकना / Covering paper
D दीवार साफ करना / Cleaning a wall
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Correct Answer
B. व्यक्तिगत जानकारी की रक्षा करना / Protecting personal information
Step 1
Concept
गोपनीयता निजी जानकारी से जुड़ी होती है। / Privacy is related to private information.
Step 2
Why this answer is correct
किसी व्यक्ति की जानकारी को सुरक्षित रखना जरूरी है। / A person's information must be kept safe.
Step 3
Exam Tip
परीक्षा में गोपनीयता को जानकारी की सुरक्षा से जोड़ें। / In exams, connect privacy with information protection.
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किस विकल्प में गोपनीयता का उल्लंघन दिखता है?
Which option shows a privacy violation?
#privacy-violation
#permission
#ethics
A अनुमति लेकर जानकारी उपयोग करना / Using information with permission
B निजी जानकारी सुरक्षित रखना / Keeping private information safe
C बिना अनुमति किसी की जानकारी साझा करना / Sharing someone's information without permission
D परिणाम की जाँच करना / Checking output
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Correct Answer
C. बिना अनुमति किसी की जानकारी साझा करना / Sharing someone's information without permission
Step 1
Concept
निजी जानकारी व्यक्ति की अनुमति से ही उपयोग होनी चाहिए। / Private information should be used only with permission.
Step 2
Why this answer is correct
बिना अनुमति साझा करना गोपनीयता को नुकसान पहुँचाता है। / Sharing it without permission harms privacy.
Step 3
Exam Tip
गोपनीयता वाले प्रश्नों में अनुमति को मुख्य बिंदु मानें। / In privacy questions, treat permission as a key point.
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