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. उद्देश्य, सीमाएँ और आवश्यकताओं को समझने के लिए/To understand the objectives, limitations, and requirements
Explanation
Simple Explanation
समस्या का क्षेत्र स्पष्ट करने से परियोजना का उद्देश्य, दायरा, लक्षित उपयोगकर्ता और आवश्यकताएँ निर्धारित होती हैं। इससे टीम सही डेटा और उपयुक्त समाधान पर ध्यान केंद्रित कर पाती है। इसलिए विकल्प A सही है; आंकड़े मिटाना, बिना योजना काम शुरू करना या परिणाम छिपाना समस्या-निर्धारण का उद्देश्य नहीं है। परीक्षा-युक्ति: AI परियोजना चक्र में समस्या का क्षेत्र स्पष्ट करना योजना और समाधान-विकास की आधारभूत शुरुआत है। / Clarifying the problem scope defines the project’s objectives, boundaries, target users, and requirements. This helps the team focus on the right data and an appropriate solution. Therefore, option A is correct; deleting data, starting without planning, or hiding results is not the purpose of problem scoping. Exam tip: In the AI Project Cycle, defining the problem scope is the foundation for planning and developing a solution.
A. यह जाँचने के लिए कि परियोजना का परिणाम अपेक्षित लक्ष्य पूरा करता है या नहीं/To check whether the project result meets the expected goal
Explanation
Simple Explanation
सफलता मापदंड पहले से यह स्पष्ट करते हैं कि परियोजना का अच्छा या स्वीकार्य परिणाम कैसा होना चाहिए। इनके आधार पर मॉडल या समाधान के प्रदर्शन की जाँच की जाती है और पता चलता है कि निर्धारित लक्ष्य पूरा हुआ या नहीं। इसलिए विकल्प A सही है; अन्य विकल्प परियोजना-चक्र के उद्देश्य के विपरीत हैं। परीक्षा-युक्ति: सफलता मापदंड को परियोजना के परिणाम के मूल्यांकन के मानक के रूप में याद रखें। / Success criteria define in advance what an acceptable or effective project result should look like. They are used to evaluate the performance of the AI model or solution and determine whether the stated goal has been achieved. Therefore, option A is correct; the other options contradict the purpose of the AI project cycle. Exam tip: Remember that success criteria are the standards used to evaluate a project’s outcome.
A. लोगों की राय और अनुभव/People's opinions and experiences
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सर्वेक्षण में प्रश्न पूछकर लोगों से उनके विचार, अनुभव, पसंद या आवश्यकताओं की जानकारी ली जाती है। इसलिए यह लोगों की राय और अनुभव जैसे प्राथमिक आंकड़े जुटाने का उपयुक्त तरीका है। मशीन का तापमान, नेटवर्क की गति और मिट्टी की नमी सामान्यतः उपकरणों या सेंसरों से सीधे मापे जाते हैं, सर्वेक्षण से नहीं। परीक्षा-टिप: लोगों से प्रश्नावली या साक्षात्कार द्वारा मिली जानकारी को सर्वेक्षण-आधारित प्राथमिक आंकड़ा पहचानें। / A survey collects information by asking people about their opinions, experiences, preferences, or needs. Therefore, people's opinions and experiences are suitable examples of primary data collected through a survey. Machine temperature, network speed, and soil moisture are normally measured directly using instruments or sensors, not surveys. Exam tip: Identify information obtained from people through questionnaires or interviews as survey-based primary data.
A. दो चरों के बीच संबंध की दिशा और शक्ति/Direction and strength of the relationship between two variables
Explanation
Simple Explanation
सहसंबंध दो चरों के बीच संबंध की दिशा और उसकी शक्ति को मापता है। धनात्मक सहसंबंध में दोनों चर सामान्यतः एक ही दिशा में बदलते हैं, जबकि ऋणात्मक सहसंबंध में विपरीत दिशा में। इसलिए विकल्प A सही है; अन्य विकल्प डेटा विश्लेषण में सहसंबंध की परिभाषा से संबंधित नहीं हैं। परीक्षा-युक्ति: सहसंबंध संबंध दर्शाता है, लेकिन इससे कारण-कार्य संबंध सिद्ध नहीं होता। / Correlation measures the direction and strength of the relationship between two variables. In positive correlation, the variables generally change in the same direction, while in negative correlation they change in opposite directions. Therefore, option A is correct; the other options are unrelated to the meaning of correlation in data analysis. Exam tip: correlation indicates association, but it does not by itself prove causation.
माध्य या अंकगणितीय औसत सभी मानों के योग को मानों की कुल संख्या से विभाजित करके प्राप्त किया जाता है। इसलिए यह आँकड़ों के सामान्य या औसत स्तर को दर्शाता है। सबसे छोटा और सबसे बड़ा मान क्रमशः न्यूनतम और अधिकतम मान कहलाते हैं, माध्य नहीं। परीक्षा में सूत्र याद रखें: माध्य = मानों का योग ÷ मानों की संख्या। / The mean, or arithmetic average, is calculated by dividing the sum of all values by the total number of values. Therefore, it represents the general or average level of the data. The smallest and largest values are the minimum and maximum, not the mean. Exam tip: Mean = sum of values ÷ number of values.
A. जब आंकड़ों में बहुत बड़े या छोटे बाहरी मान हों/When data have very large or small outliers
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मध्यक क्रमबद्ध आंकड़ों के बीच का मान होता है और बाहरी मानों से अपेक्षाकृत कम प्रभावित होता है। इसलिए जब आंकड़ों में बहुत बड़े या छोटे बाहरी मान हों, तब मध्यक केंद्रीय प्रवृत्ति का अधिक उपयुक्त प्रतिनिधि हो सकता है। इसके विपरीत, बिना आंकड़ों के मध्यक निकाला ही नहीं जा सकता। परीक्षा-युक्ति: बाहरी मानों की उपस्थिति में मध्यक चुनें, जबकि सामान्यतः माध्य बाहरी मानों से अधिक प्रभावित होता है। / The median is the middle value in an ordered dataset and is relatively less affected by extreme outliers. Therefore, it can represent the central tendency more suitably when data contain very large or very small outliers. In contrast, a median cannot be calculated when there is no data. Exam tip: Prefer the median in the presence of outliers, because the mean is more strongly affected by them.
A. सबसे अधिक बार आने वाला मान/The value that occurs most often
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बहुलक उस मान या श्रेणी को बताता है जो आँकड़ों में सबसे अधिक बार आती है। इसलिए विकल्प A सही है। यह सबसे बड़े या सबसे छोटे मान से अलग होता है और श्रेणीबद्ध आँकड़ों में भी उपयोगी है। परीक्षा-युक्ति: “most frequent” या “सबसे अधिक बार” दिखे, तो बहुलक याद करें। / The mode is the value or category that occurs most frequently in a data set, so option A is correct. It is different from the highest or lowest value and is also useful for categorical data. Exam tip: associate mode with “most frequent.”
A. इनपुट के प्रभाव को नियंत्रित करने वाला मान/A value that controls the influence of an input
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तंत्रिका जाल में भार किसी इनपुट के प्रभाव या महत्त्व को नियंत्रित करता है। प्रशिक्षण के दौरान इन भारों के मान बदले जाते हैं, ताकि जाल सही परिणाम देना सीख सके। विकल्प B गलत है, क्योंकि भार इनपुट की संख्या नहीं बताता। परीक्षा में याद रखें: भार इनपुट को गुणांक की तरह प्रभावित करता है। / In a neural network, a weight controls the influence or importance of an input. During training, these weight values are adjusted so that the network can learn to produce better results. Option B is incorrect because a weight does not indicate the number of inputs. Exam tip: remember that a weight acts like a coefficient applied to an input.
A. मानव जरूरत सुरक्षा और लाभ को केंद्र में रखना/Keeping human needs safety and benefit at the center
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मानव-केंद्रित कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रणालियों को लोगों की आवश्यकताओं, सुरक्षा, अधिकारों और कल्याण को प्राथमिकता देकर बनाया जाता है। इसलिए विकल्प A सही है। विकल्प C गलत है, क्योंकि इसमें केवल मशीन के लाभ नहीं, बल्कि मनुष्यों पर प्रभाव भी देखा जाता है। परीक्षा-युक्ति: ऐसे प्रश्नों में मानव हित, सुरक्षा, निष्पक्षता और गोपनीयता को प्राथमिकता देने वाले विकल्प को चुनें। / Human-centered artificial intelligence is designed to prioritize people’s needs, safety, rights, and well-being. Therefore, option A is correct. Option C is incorrect because human-centered AI considers the impact on people, not only the machine’s benefit. Exam tip: Choose the option that emphasizes human welfare, safety, fairness, and privacy.
A. निर्णय को समझने और भरोसा बनाने के लिए/To understand decisions and build trust
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Simple Explanation
पारदर्शिता से उपयोगकर्ता यह समझ सकते हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली ने किसी निर्णय तक कैसे पहुँच बनाई और किन आँकड़ों या नियमों का उपयोग किया। इससे जवाबदेही तथा प्रणाली पर भरोसा बढ़ता है। विकल्प B गलत है, क्योंकि पारदर्शिता का उद्देश्य निर्णय छिपाना नहीं, बल्कि उन्हें समझने योग्य बनाना है। परीक्षा युक्ति: AI नैतिकता में पारदर्शिता को समझने योग्य प्रक्रिया, जवाबदेही और विश्वास से जोड़ें। / Transparency helps users understand how an artificial intelligence system reached a decision and what data or rules influenced it. This supports accountability and builds trust. Option B is incorrect because transparency aims to make decisions understandable, not to hide them. Exam tip: In AI ethics, associate transparency with explainability, accountability, and trust.
A. निर्णयों और उनके प्रभावों की जिम्मेदारी स्वीकार करना/Accepting responsibility for decisions and their impacts
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता में जवाबदेही का अर्थ है कि AI प्रणाली के निर्णयों और उनसे होने वाले प्रभावों की जिम्मेदारी किसी व्यक्ति या संस्था द्वारा स्पष्ट रूप से स्वीकार की जाए। इसलिए विकल्प A सही है। गलती छिपाना जवाबदेही के विपरीत है, जबकि केवल प्रणाली की निगरानी करना जवाबदेही का एक उपाय हो सकता है, पूरा अर्थ नहीं। परीक्षा में याद रखें: जवाबदेही का मुख्य आधार जिम्मेदारी तय होना है। / In artificial intelligence, accountability means that a person or organisation clearly accepts responsibility for the system’s decisions and their effects. Therefore, option A is correct. Hiding mistakes is the opposite of accountability, while monitoring a system may support accountability but is not its complete meaning. Exam tip: remember that accountability is mainly about assigning and accepting responsibility.
A. रोग संकेतों की पहचान में सहायता/Helping identify disease signs
Explanation
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिकित्सा छवियों और रोगी के आँकड़ों का विश्लेषण करके रोग-संबंधी संकेतों की पहचान में सहायता कर सकती है। इसलिए विकल्प A सही है। विकल्प B भी स्वास्थ्य सेवा में AI का संभावित उपयोग हो सकता है, जैसे गोपनीय डेटा की निगरानी, इसलिए यह प्रश्न में एक निकटवर्ती लेकिन अस्पष्ट विकल्प बनता है; अधिक स्पष्ट एकल उत्तर के लिए इसे सामान्य सहायक कार्य के रूप में रखा गया है। विकल्प C और D गलत हैं, क्योंकि AI बिना चिकित्सकीय जाँच के निश्चित निदान या बिना अनुमति दवा में बदलाव नहीं कर सकती। परीक्षा-युक्ति: AI को निर्णय-सहायक तकनीक समझें, डॉक्टर का पूर्ण विकल्प नहीं। / AI can analyze medical images and patient data to help identify disease-related signs, so option A is correct. Option B can also be a possible healthcare application—for example, monitoring sensitive data—making it a close but potentially ambiguous distractor; it has been retained as a general supportive function to test the primary concept. Options C and D are incorrect because AI should not provide a definite diagnosis without medical examination or change medicines without authorization. Exam tip: Treat AI as a decision-support tool, not a complete replacement for a doctor.
A. फसल रोग पहचान और सिंचाई सलाह में/In crop disease detection and irrigation advice
Explanation
Simple Explanation
कृत्रिम बुद्धिमत्ता फसलों की तस्वीरों और मौसम या मिट्टी के आँकड़ों का विश्लेषण करके रोगों की पहचान तथा फसल की पानी की आवश्यकता का अनुमान लगाने में सहायता कर सकती है। इसलिए विकल्प A सही है। विकल्प B, C और D कृषि में AI के उपयोगी या वांछित अनुप्रयोग नहीं हैं। परीक्षा में याद रखें: कृषि में AI का प्रमुख उपयोग निगरानी, पूर्वानुमान और संसाधनों के बेहतर प्रबंधन में होता है। / Artificial intelligence can analyse crop images and weather or soil data to help detect diseases and estimate a crop’s water requirement. Therefore, option A is correct. Options B, C and D are neither useful nor intended applications of AI in agriculture. Exam tip: remember that AI in agriculture is mainly used for monitoring, prediction, and efficient resource management.
कंप्यूटर विज़न में AI तस्वीरों के पिक्सेल और पैटर्न का विश्लेषण करता है। पत्तियों पर धब्बे या रंग-परिवर्तन देखकर रोग पहचानना इसी का उपयोग है। टिप: चित्र या वीडियो दिखे तो Computer Vision चुनें। / Computer vision enables AI to analyse visual patterns and pixels in images. Detecting spots or colour changes on leaves to identify disease uses this application. Exam tip: image or video tasks usually indicate Computer Vision.
A. परिवेश समझकर निर्णय लेने में सहायता करती है/Helps understand surroundings and make decisions
Explanation
Simple Explanation
स्वचालित वाहन कैमरा, रडार और अन्य सेंसरों से परिवेश की जानकारी प्राप्त करता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता इस जानकारी का विश्लेषण करके वस्तुओं की पहचान और निर्णय लेने में सहायता करती है, इसलिए विकल्प A सही है। विकल्प B भी AI के एक उपयोग का वर्णन करता है, लेकिन वह केवल सेंसर आँकड़ों के विश्लेषण और वाहन नियंत्रण तक सीमित है; प्रश्न AI की व्यापक भूमिका पूछता है। AI वाहन को बिना प्रोग्राम के नहीं चलाती और यातायात नियमों की आवश्यकता भी समाप्त नहीं करती। परीक्षा-टिप: स्वचालित वाहनों में AI की मुख्य भूमिकाएँ perception, decision-making और control से जुड़ी होती हैं। / An autonomous vehicle uses cameras, radar, and other sensors to gather information about its surroundings. AI analyzes this information to recognize objects and support decision-making, so option A is correct. Option B describes one specific use of AI—analyzing sensor data to assist vehicle control—but it is narrower than the broader role asked in the question. AI does not operate a vehicle without programs, nor does it eliminate the need for traffic rules. Exam tip: Remember that AI in autonomous vehicles is mainly used for perception, decision-making, and control.
कंप्यूटर विज़न चित्रों के पिक्सेल और पैटर्न का विश्लेषण करके फ्रैक्चर जैसी विशेषताएँ पहचानता है। NLP पाठ या भाषण के लिए होता है। परीक्षा टिप: image या video दिखे तो Computer Vision चुनें। / Computer vision analyses pixels and visual patterns to detect features such as fractures in X-ray images. NLP deals with text and speech. Exam tip: when the input is an image or video, choose Computer Vision.
A. सीख और सुधार के अवसर पहचानने के लिए/To identify learning and improvement opportunities
Explanation
Simple Explanation
अंतिम समीक्षा में परियोजना के लक्ष्य, परिणाम, त्रुटियों और उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया का मूल्यांकन किया जाता है। इसलिए यह सीख तथा सुधार के अवसर पहचानने में सहायक होती है। विकल्प B गलत है, क्योंकि समीक्षा का उद्देश्य परिणामों की जाँच करना है; विकल्प C और D भी पारदर्शिता तथा त्रुटि-सुधार के विपरीत हैं। परीक्षा-युक्ति: अंतिम समीक्षा को परियोजना से सीख लेकर अगले चक्र को बेहतर बनाने वाला चरण याद रखें। / A final review evaluates the project’s goals, results, errors, and user feedback. Therefore, it helps identify learning and opportunities for improvement. Option B is incorrect because review requires checking the results, while C and D contradict transparency and error correction. Exam tip: remember final review as the stage that uses project learning to improve the next cycle.
