कृत्रिम बुद्धिमत्ता परियोजना चक्र में समस्या निर्धारण के बाद सामान्यतः कौन सा चरण आता है?
Which stage usually comes after problem scoping in the artificial intelligence project cycle?
#ai project cycle
#data acquisition
#problem scoping
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? Hint Small clue
A आंकड़ा अधिग्रहण / Data acquisition
B अंतिम परिनियोजन / Final deployment
C परिणाम छिपाना / Hiding results
D सभी संचिका हटाना / Deleting all files
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Correct Answer
A. आंकड़ा अधिग्रहण / Data acquisition
Step 1
Concept
परियोजना की शुरुआत समस्या समझने से होती है। / A project begins by understanding the problem.
Step 2
Why this answer is correct
उसके बाद जरूरत के अनुसार आंकड़े जुटाए जाते हैं। / After that data are collected according to need.
Step 3
Exam Tip
इसलिए समस्या निर्धारण के बाद आंकड़ा अधिग्रहण महत्वपूर्ण चरण है। / Therefore data acquisition is an important stage after problem scoping.
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समस्या निर्धारण में उद्देश्य स्पष्ट न हो तो क्या कठिनाई हो सकती है?
What difficulty can occur if the goal is not clear in problem scoping?
#project goal
#problem scoping
#ai project
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A परियोजना की दिशा भ्रमित हो सकती है / The project direction may become confusing
B प्रतिरूप अपने आप सही बन जाएगा / The model will become correct automatically
C आंकड़े हमेशा पूर्ण मिलेंगे / Data will always be complete
D मूल्यांकन की जरूरत नहीं रहेगी / Evaluation will not be needed
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Correct Answer
A. परियोजना की दिशा भ्रमित हो सकती है / The project direction may become confusing
Step 1
Concept
उद्देश्य परियोजना को दिशा देता है। / The goal gives direction to the project.
Step 2
Why this answer is correct
उद्देश्य अस्पष्ट होने पर सही आंकड़े और विधि चुनना कठिन हो जाता है। / If the goal is unclear choosing data and method becomes difficult.
Step 3
Exam Tip
इसलिए शुरुआत में लक्ष्य स्पष्ट करना जरूरी है। / So the goal must be clear at the start.
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हितधारकों से बातचीत करने का सही लाभ क्या है?
What is the correct benefit of interacting with stakeholders?
#stakeholders
#user needs
#ai project
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A वास्तविक जरूरत और समस्या समझना / Understanding real needs and problems
B उपयोगकर्ता को अनदेखा करना / Ignoring users
C गलत आंकड़े बनाना / Creating wrong data
D परिणाम छिपाना / Hiding results
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Correct Answer
A. वास्तविक जरूरत और समस्या समझना / Understanding real needs and problems
Step 1
Concept
हितधारक समस्या से जुड़े लोग होते हैं। / Stakeholders are people connected with the problem.
Step 2
Why this answer is correct
उनसे बातचीत करने पर वास्तविक जरूरतें पता चलती हैं। / Interacting with them reveals real needs.
Step 3
Exam Tip
इससे समाधान अधिक उपयोगी बनाया जा सकता है। / This helps make the solution more useful.
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परियोजना में सफलता संकेतक किस बात को मापते हैं?
What do success indicators measure in a project?
#success indicators
#evaluation
#ai project
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A समाधान लक्ष्य पूरा कर रहा है या नहीं / Whether the solution is meeting the goal
B संगणक का रंग / Color of computer
C फाइल का आकार ही / Only file size
D कुर्सी की ऊंचाई / Height of chair
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Correct Answer
A. समाधान लक्ष्य पूरा कर रहा है या नहीं / Whether the solution is meeting the goal
Step 1
Concept
सफलता संकेतक परिणाम को मापने का आधार देते हैं। / Success indicators give a basis to measure results.
Step 2
Why this answer is correct
इनसे पता चलता है कि समाधान लक्ष्य के अनुसार है या नहीं। / They show whether the solution matches the goal.
Step 3
Exam Tip
परीक्षा में इन्हें मूल्यांकन से जोड़कर याद रखें। / In exams connect them with evaluation.
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आंकड़ा अधिग्रहण में नैतिकता का सबसे सही उदाहरण कौन सा है?
Which is the best example of ethics in data acquisition?
#ethical data acquisition
#consent
#privacy
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A लोगों की अनुमति लेकर जानकारी लेना / Collecting information with people's consent
B गुप्त रूप से निजी जानकारी लेना / Secretly collecting private information
C स्रोत छिपाकर आंकड़े उपयोग करना / Using data by hiding the source
D गलत जानकारी बनाकर जोड़ना / Creating and adding false information
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Correct Answer
A. लोगों की अनुमति लेकर जानकारी लेना / Collecting information with people's consent
Step 1
Concept
आंकड़े व्यक्ति से जुड़े हो सकते हैं। / Data can be linked to a person.
Step 2
Why this answer is correct
अनुमति लेकर जानकारी लेना नैतिक तरीका है। / Collecting information with consent is ethical.
Step 3
Exam Tip
निजी जानकारी को सुरक्षित रखना भी जरूरी है। / Protecting personal information is also important.
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विश्वसनीय आंकड़ा स्रोत की पहचान कैसे की जा सकती है?
How can a reliable data source be identified?
#data source
#reliability
#data quality
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+10 Time+ 10 sec extra
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A स्रोत प्रसिद्ध प्रमाणित और अद्यतन हो / The source is known verified and updated
B स्रोत बिल्कुल अज्ञात हो / The source is completely unknown
C स्रोत में कोई तारीख न हो / The source has no date
D स्रोत हमेशा अफवाह पर आधारित हो / The source is always based on rumors
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Correct Answer
A. स्रोत प्रसिद्ध प्रमाणित और अद्यतन हो / The source is known verified and updated
Step 1
Concept
आंकड़ों की गुणवत्ता स्रोत पर निर्भर करती है। / Data quality depends on the source.
Step 2
Why this answer is correct
प्रमाणित और अद्यतन स्रोत अधिक भरोसेमंद होते हैं। / Verified and updated sources are more trustworthy.
Step 3
Exam Tip
अज्ञात या अफवाह आधारित स्रोत से बचना चाहिए। / Unknown or rumor based sources should be avoided.
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आंकड़ों में असंतुलन होने पर कौन सी समस्या हो सकती है?
What problem can happen when data are imbalanced?
#imbalanced data
#bias
#machine learning
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+10 Time+ 10 sec extra
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A प्रतिरूप बड़े समूह की ओर झुक सकता है / The model may lean toward the larger group
B प्रतिरूप हमेशा निष्पक्ष होगा / The model will always be fair
C परीक्षण की जरूरत खत्म होगी / Testing will not be needed
D सभी परिणाम समान होंगे / All results will be same
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Correct Answer
A. प्रतिरूप बड़े समूह की ओर झुक सकता है / The model may lean toward the larger group
Step 1
Concept
असंतुलित आंकड़ों में एक समूह बहुत अधिक हो सकता है। / In imbalanced data one group may be much larger.
Step 2
Why this answer is correct
प्रतिरूप उसी समूह को अधिक सीख सकता है। / The model may learn more about that group.
Step 3
Exam Tip
इसलिए संतुलित और विविध आंकड़े जरूरी हैं। / So balanced and diverse data are important.
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आंकड़ा सफाई में अधूरे मानों को क्यों संभाला जाता है?
Why are missing values handled in data cleaning?
#missing values
#data cleaning
#preprocessing
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+10 Time+ 10 sec extra
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A क्योंकि वे विश्लेषण और प्रशिक्षण को प्रभावित कर सकते हैं / Because they can affect analysis and training
B क्योंकि वे हमेशा सबसे अच्छे मान होते हैं / Because they are always the best values
C क्योंकि उन्हें छिपाना जरूरी है / Because they must be hidden
D क्योंकि वे चित्र बनाते हैं / Because they create pictures
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Correct Answer
A. क्योंकि वे विश्लेषण और प्रशिक्षण को प्रभावित कर सकते हैं / Because they can affect analysis and training
Step 1
Concept
अधूरा मान बताता है कि कुछ जानकारी गायब है। / A missing value means some information is absent.
Step 2
Why this answer is correct
ऐसे मान गलत निष्कर्ष या कमजोर प्रशिक्षण दे सकते हैं। / Such values may lead to wrong conclusions or weak training.
Step 3
Exam Tip
इसलिए उन्हें भरना हटाना या जांचना जरूरी हो सकता है। / So they may need filling removing or checking.
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आंकड़ा रूपांतरण का उपयोग किसलिए किया जाता है?
What is data transformation used for?
#data transformation
#preprocessing
#machine learning
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+10 Time+ 10 sec extra
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A आंकड़ों को उपयुक्त रूप में बदलने के लिए / To convert data into a suitable form
B सभी आंकड़े नष्ट करने के लिए / To destroy all data
C प्रतिरूप को बंद करने के लिए / To close the model
D तालिका छिपाने के लिए / To hide the table
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Correct Answer
A. आंकड़ों को उपयुक्त रूप में बदलने के लिए / To convert data into a suitable form
Step 1
Concept
कच्चे आंकड़े हमेशा प्रशिक्षण के लिए तैयार नहीं होते। / Raw data are not always ready for training.
Step 2
Why this answer is correct
रूपांतरण उन्हें उपयुक्त रूप में बदलता है। / Transformation converts them into a suitable form.
Step 3
Exam Tip
इससे आगे का विश्लेषण और अधिगम आसान होता है। / This makes analysis and learning easier.
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विशेषता चयन का मुख्य उद्देश्य क्या है?
What is the main purpose of feature selection?
#feature selection
#data preprocessing
#modeling
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+10 Time+ 10 sec extra
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A महत्वपूर्ण गुणों को चुनकर प्रतिरूप को बेहतर बनाना / To improve the model by selecting important attributes
B सभी उपयोगी गुण हटाना / To remove all useful attributes
C आंकड़ों को बिना कारण दोहराना / To duplicate data without reason
D परिणाम छिपाना / To hide results
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Correct Answer
A. महत्वपूर्ण गुणों को चुनकर प्रतिरूप को बेहतर बनाना / To improve the model by selecting important attributes
Step 1
Concept
सभी विशेषताएं समान रूप से उपयोगी नहीं होतीं। / All features are not equally useful.
Step 2
Why this answer is correct
महत्वपूर्ण विशेषताओं को चुनने से सीखना बेहतर हो सकता है। / Choosing important features can improve learning.
Step 3
Exam Tip
इससे प्रतिरूप सरल और प्रभावी बन सकता है। / This can make the model simpler and more effective.
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आंकड़ा दृश्यांकन में सही आलेख चुनना क्यों जरूरी है?
Why is choosing the correct graph important in data visualization?
#data visualization
#charts
#data analysis
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+10 Time+ 10 sec extra
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A क्योंकि अलग आंकड़े अलग तरीके से बेहतर दिखते हैं / Because different data are shown better in different ways
B क्योंकि हर आलेख समान अर्थ देता है / Because every graph gives the same meaning
C क्योंकि आलेख से हमेशा भ्रम होता है / Because graphs always create confusion
D क्योंकि आंकड़े कभी नहीं समझे जाते / Because data are never understood
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Correct Answer
A. क्योंकि अलग आंकड़े अलग तरीके से बेहतर दिखते हैं / Because different data are shown better in different ways
Step 1
Concept
आलेख का प्रकार जानकारी को समझाने में भूमिका निभाता है। / The type of graph plays a role in explaining information.
Step 2
Why this answer is correct
वर्ग तुलना के लिए दंड आलेख और समय बदलाव के लिए रेखा आलेख बेहतर हो सकता है। / Bar charts suit category comparison and line graphs suit change over time.
Step 3
Exam Tip
सही आलेख सही निष्कर्ष में मदद करता है। / The correct graph helps correct conclusions.
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रेखा आलेख में तीव्र ऊपर जाती रेखा क्या संकेत दे सकती है?
What can a steep upward line in a line graph indicate?
#line graph
#trends
#data visualization
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A मान तेजी से बढ़ रहे हैं / Values are increasing quickly
B मान हमेशा शून्य हैं / Values are always zero
C मान हटाए जा चुके हैं / Values have been removed
D कोई आंकड़ा नहीं है / There is no data
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Correct Answer
A. मान तेजी से बढ़ रहे हैं / Values are increasing quickly
Step 1
Concept
रेखा आलेख समय के साथ बदलाव दिखाता है। / A line graph shows change over time.
Step 2
Why this answer is correct
ऊपर जाती रेखा वृद्धि का संकेत देती है। / An upward line indicates increase.
Step 3
Exam Tip
तीव्र ढाल तेज बदलाव दिखा सकती है। / A steep slope can show rapid change.
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फैलाव चित्र में बिंदु एक सीधी दिशा में दिखें तो क्या संकेत हो सकता है?
What can it indicate if points in a scatter plot appear in a straight direction?
#scatter plot
#correlation
#data visualization
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+10 Time+ 10 sec extra
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A दो चरों में संबंध हो सकता है / There may be a relationship between two variables
B कोई आंकड़ा मौजूद नहीं है / No data exist
C सभी मान गलत हैं / All values are wrong
D तालिका खाली है / The table is empty
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Correct Answer
A. दो चरों में संबंध हो सकता है / There may be a relationship between two variables
Step 1
Concept
फैलाव चित्र दो चरों के बिंदु दिखाता है। / A scatter plot shows points of two variables.
Step 2
Why this answer is correct
यदि बिंदु किसी दिशा में हों तो संबंध का संकेत मिल सकता है। / If points follow a direction it may indicate a relationship.
Step 3
Exam Tip
इसे सहसंबंध समझने में उपयोग किया जाता है। / It is used to understand correlation.
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वर्गीकरण प्रतिरूप के लिए उपयुक्त परिणाम कौन सा है?
Which is a suitable output for a classification model?
#classification
#machine learning
#model output
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+10 Time+ 10 sec extra
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A रोगी है या रोगी नहीं / Sick or not sick
B घर की अनुमानित कीमत / Estimated price of a house
C अगले दिन का तापमान संख्या / Next day's temperature number
D विक्रय राशि का मान / Sales amount value
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Correct Answer
A. रोगी है या रोगी नहीं / Sick or not sick
Step 1
Concept
वर्गीकरण में परिणाम वर्ग के रूप में होता है। / Classification gives output as a category.
Step 2
Why this answer is correct
रोगी है या नहीं यह दो वर्गों वाला उदाहरण है। / Sick or not sick is a two class example.
Step 3
Exam Tip
कीमत और तापमान संख्या पूर्वानुमान कार्यों से जुड़े हैं। / Price and temperature values are related to regression tasks.
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पूर्वानुमान प्रतिरूप के लिए उपयुक्त परिणाम कौन सा है?
Which is a suitable output for a regression model?
#regression
#prediction
#machine learning
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A मकान की कीमत का अनुमान / Estimated price of a house
B चित्र में बिल्ली या कुत्ता / Cat or dog in an image
C ईमेल सामान्य या अवांछित / Email normal or spam
D फल लाल या पीला / Fruit red or yellow
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Correct Answer
A. मकान की कीमत का अनुमान / Estimated price of a house
Step 1
Concept
पूर्वानुमान में परिणाम संख्यात्मक मान होता है। / Regression gives a numerical value.
Step 2
Why this answer is correct
मकान की कीमत संख्या के रूप में बताई जाती है। / House price is given as a number.
Step 3
Exam Tip
वर्ग वाले उत्तर वर्गीकरण से जुड़े हैं। / Category based answers belong to classification.
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सुव्यवस्थित अधिगम और अव्यवस्थित अधिगम में मुख्य अंतर क्या है?
What is the main difference between supervised and unsupervised learning?
#supervised learning
#unsupervised learning
#machine learning
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+10 Time+ 10 sec extra
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A सुव्यवस्थित अधिगम में सही उत्तर दिए जाते हैं / Correct answers are given in supervised learning
B अव्यवस्थित अधिगम में हमेशा सही उत्तर दिए जाते हैं / Correct answers are always given in unsupervised learning
C दोनों में आंकड़े नहीं चाहिए / Both need no data
D दोनों केवल चित्र बनाते हैं / Both only create pictures
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Correct Answer
A. सुव्यवस्थित अधिगम में सही उत्तर दिए जाते हैं / Correct answers are given in supervised learning
Step 1
Concept
सुव्यवस्थित अधिगम में उदाहरण और सही परिणाम मिलते हैं। / Supervised learning has examples with correct outputs.
Step 2
Why this answer is correct
अव्यवस्थित अधिगम में प्रतिरूप स्वयं ढांचे खोजता है। / Unsupervised learning finds patterns by itself.
Step 3
Exam Tip
सही उत्तर की उपलब्धता मुख्य अंतर है। / Availability of correct answers is the main difference.
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समूह निर्माण का उपयोग किस स्थिति में उपयुक्त है?
When is clustering suitable to use?
#clustering
#customer segmentation
#unsupervised learning
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A जब समान ग्राहकों के समूह खोजने हों / When groups of similar customers must be found
B जब हर उदाहरण का सही वर्ग पहले से हो / When every example already has correct class
C जब केवल एक संख्या जोड़नी हो / When only one number must be added
D जब सभी आंकड़े मिटाने हों / When all data must be deleted
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Correct Answer
A. जब समान ग्राहकों के समूह खोजने हों / When groups of similar customers must be found
Step 1
Concept
समूह निर्माण समान उदाहरणों को साथ रखता है। / Clustering places similar examples together.
Step 2
Why this answer is correct
ग्राहक व्यवहार में समानता देखकर समूह बनाए जा सकते हैं। / Groups can be made by customer behavior similarity.
Step 3
Exam Tip
यह अव्यवस्थित अधिगम का उपयोग है। / It is a use of unsupervised learning.
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प्रशिक्षण आंकड़ों पर बहुत अच्छी सटीकता और परीक्षण आंकड़ों पर कमजोर सटीकता किसका संकेत है?
Very high accuracy on training data and low accuracy on test data indicates what?
#overfitting
#model evaluation
#test data
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A अधिक सीख जाना / Overfitting
B पूर्ण सामान्यीकरण / Perfect generalization
C आंकड़ा न होना / No data
D सदैव सही प्रतिरूप / Always correct model
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Correct Answer
A. अधिक सीख जाना / Overfitting
Step 1
Concept
अधिक सीख जाने में प्रतिरूप प्रशिक्षण आंकड़े बहुत अधिक याद कर सकता है। / In overfitting a model may memorize training data too much.
Step 2
Why this answer is correct
नए आंकड़ों पर उसका प्रदर्शन गिरता है। / Its performance drops on new data.
Step 3
Exam Tip
इसलिए परीक्षण परिणाम देखकर इस समस्या को पहचाना जा सकता है। / Test results help identify this problem.
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प्रतिरूप प्रशिक्षण और परीक्षण दोनों पर कमजोर हो तो यह किसका संकेत हो सकता है?
If a model performs poorly on both training and testing data what can it indicate?
#underfitting
#model evaluation
#machine learning
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A कम सीखना / Underfitting
B अधिक सीख जाना / Overfitting
C पूर्ण सफलता / Complete success
D डेटा गोपनीयता / Data privacy
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Correct Answer
A. कम सीखना / Underfitting
Step 1
Concept
कम सीखने में प्रतिरूप आंकड़ों का ढांचा ठीक से नहीं पकड़ता। / In underfitting the model does not learn the data pattern well.
Step 2
Why this answer is correct
इसलिए प्रशिक्षण और परीक्षण दोनों पर परिणाम कमजोर हो सकते हैं। / So it can perform poorly on both training and testing data.
Step 3
Exam Tip
ऐसे में बेहतर विशेषता या उपयुक्त विधि चाहिए हो सकती है। / Better features or suitable methods may be needed.
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भ्रम सारणी में सत्य सकारात्मक क्या दर्शाता है?
What does true positive show in a confusion matrix?
#true positive
#confusion matrix
#classification
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A सकारात्मक अनुमान सही था / The positive prediction was correct
B सकारात्मक अनुमान गलत था / The positive prediction was wrong
C नकारात्मक अनुमान गलत था / The negative prediction was wrong
D कोई अनुमान नहीं था / There was no prediction
Explanation opens after your attempt
Correct Answer
A. सकारात्मक अनुमान सही था / The positive prediction was correct
Step 1
Concept
सत्य सकारात्मक में प्रतिरूप सकारात्मक वर्ग बताता है। / In true positive the model predicts the positive class.
Step 2
Why this answer is correct
वास्तविक परिणाम भी सकारात्मक होता है। / The actual result is also positive.
Step 3
Exam Tip
इसलिए यह सही सकारात्मक वर्गीकरण है। / So it is a correct positive classification.
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भ्रम सारणी में झूठा सकारात्मक क्यों महत्वपूर्ण है?
Why is false positive important in a confusion matrix?
#false positive
#confusion matrix
#evaluation
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A यह गलत चेतावनी या गलत सकारात्मक निर्णय दिखाता है / It shows a false alarm or wrong positive decision
B यह हमेशा सही निर्णय दिखाता है / It always shows a correct decision
C यह केवल फाइल नाम दिखाता है / It only shows file names
D यह आंकड़ा स्रोत बताता है / It tells data source
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Correct Answer
A. यह गलत चेतावनी या गलत सकारात्मक निर्णय दिखाता है / It shows a false alarm or wrong positive decision
Step 1
Concept
झूठा सकारात्मक में प्रतिरूप सकारात्मक बताता है। / In false positive the model predicts positive.
Step 2
Why this answer is correct
वास्तविक परिणाम नकारात्मक होता है। / The actual result is negative.
Step 3
Exam Tip
इससे गलत चेतावनी जैसी स्थिति बन सकती है। / This can create a false alarm situation.
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स्वास्थ्य जांच में पुनःस्मरण अधिक महत्वपूर्ण क्यों हो सकता है?
Why can recall be more important in medical screening?
#recall
#medical screening
#model evaluation
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A क्योंकि रोग वाले मामलों को पकड़ना जरूरी होता है / Because identifying diseased cases is important
B क्योंकि हर गलत चेतावनी अनदेखी करनी होती है / Because every false alarm must be ignored
C क्योंकि आंकड़ों की जरूरत नहीं होती / Because data are not needed
D क्योंकि प्रतिरूप को बंद रखना होता है / Because the model must be kept closed
Explanation opens after your attempt
Correct Answer
A. क्योंकि रोग वाले मामलों को पकड़ना जरूरी होता है / Because identifying diseased cases is important
Step 1
Concept
पुनःस्मरण वास्तविक सकारात्मक मामलों को पकड़ने पर ध्यान देता है। / Recall focuses on finding actual positive cases.
Step 2
Why this answer is correct
स्वास्थ्य जांच में रोगी छूटना गंभीर हो सकता है। / Missing a patient in medical screening can be serious.
Step 3
Exam Tip
इसलिए ऐसे कार्यों में पुनःस्मरण महत्वपूर्ण हो सकता है। / Therefore recall can be important in such tasks.
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अवांछित संदेश पहचान में परिशुद्धता क्यों उपयोगी हो सकती है?
Why can precision be useful in spam detection?
#precision
#spam detection
#model evaluation
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A ताकि सामान्य संदेश गलती से अवांछित न माने जाएं / So normal messages are not wrongly marked as spam
B ताकि सभी संदेश मिट जाएं / So all messages are deleted
C ताकि कोई संदेश न पढ़ा जाए / So no message is read
D ताकि आंकड़े छिप जाएं / So data are hidden
Explanation opens after your attempt
Correct Answer
A. ताकि सामान्य संदेश गलती से अवांछित न माने जाएं / So normal messages are not wrongly marked as spam
Step 1
Concept
परिशुद्धता सकारात्मक बताए गए मामलों की शुद्धता देखती है। / Precision checks the correctness of predicted positives.
Step 2
Why this answer is correct
अवांछित संदेश पहचान में गलत सकारात्मक सामान्य संदेश को नुकसान पहुंचा सकता है। / In spam detection a false positive can harm normal messages.
Step 3
Exam Tip
इसलिए परिशुद्धता उपयोगी माप है। / So precision is a useful measure.
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प्राकृतिक भाषा संसाधन में शब्द विभाजन क्यों किया जाता है?
Why is tokenization done in natural language processing?
#tokenization
#nlp
#text processing
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A पाठ को छोटे भागों में विश्लेषण के लिए बांटने हेतु / To divide text into smaller parts for analysis
B चित्र को रंगने हेतु / To color an image
C संगणक बंद करने हेतु / To shut down computer
D ध्वनि हटाने हेतु / To remove sound
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Correct Answer
A. पाठ को छोटे भागों में विश्लेषण के लिए बांटने हेतु / To divide text into smaller parts for analysis
Step 1
Concept
भाषा में वाक्य और शब्द होते हैं। / Language contains sentences and words.
Step 2
Why this answer is correct
शब्द विभाजन पाठ को छोटे भागों में बांटता है। / Tokenization divides text into smaller parts.
Step 3
Exam Tip
इससे आगे का पाठ विश्लेषण आसान होता है। / This makes further text analysis easier.
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भाव विश्लेषण ग्राहक समीक्षा में कैसे उपयोगी है?
How is sentiment analysis useful in customer reviews?
#sentiment analysis
#customer review
#nlp
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A समीक्षा सकारात्मक नकारात्मक या तटस्थ है यह जानने में / To know whether a review is positive negative or neutral
B समीक्षा को चित्र में बदलने में / To convert review into image
C ग्राहक का पता मिटाने में / To delete customer address
D सभी शब्द उलटने में / To reverse all words
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Correct Answer
A. समीक्षा सकारात्मक नकारात्मक या तटस्थ है यह जानने में / To know whether a review is positive negative or neutral
Step 1
Concept
ग्राहक समीक्षा में भावना छिपी होती है। / Customer reviews contain feelings.
Step 2
Why this answer is correct
भाव विश्लेषण उस भावना को पहचानता है। / Sentiment analysis identifies those feelings.
Step 3
Exam Tip
व्यवसाय सेवा सुधार के लिए इसका उपयोग कर सकता है। / A business can use it for service improvement.
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भाषा अनुवाद में संदर्भ समझना क्यों जरूरी है?
Why is understanding context important in language translation?
#machine translation
#context
#nlp
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A क्योंकि शब्द का सही अर्थ संदर्भ से तय हो सकता है / Because the correct meaning of a word can depend on context
B क्योंकि सभी शब्द हमेशा एक जैसे होते हैं / Because all words are always same
C क्योंकि अनुवाद में भाषा की जरूरत नहीं होती / Because translation needs no language
D क्योंकि वाक्य कभी बदलते नहीं / Because sentences never change
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Correct Answer
A. क्योंकि शब्द का सही अर्थ संदर्भ से तय हो सकता है / Because the correct meaning of a word can depend on context
Step 1
Concept
एक शब्द के कई अर्थ हो सकते हैं। / One word can have many meanings.
Step 2
Why this answer is correct
संदर्भ बताता है कि किस अर्थ का उपयोग करना है। / Context tells which meaning should be used.
Step 3
Exam Tip
सही अनुवाद के लिए संदर्भ जरूरी है। / Context is necessary for correct translation.
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बोल पहचान प्रणाली किस प्रकार का इनपुट लेती है?
What type of input does a speech recognition system take?
#speech recognition
#nlp
#voice input
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A ध्वनि या बोली / Sound or speech
B केवल तालिका / Only table
C केवल कागज / Only paper
D केवल स्थिर चित्र / Only still image
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Correct Answer
A. ध्वनि या बोली / Sound or speech
Step 1
Concept
बोल पहचान प्रणाली मानव आवाज को इनपुट के रूप में लेती है। / A speech recognition system takes human voice as input.
Step 2
Why this answer is correct
वह ध्वनि में शब्दों को पहचानने की कोशिश करती है। / It tries to identify words in sound.
Step 3
Exam Tip
इसका उपयोग आवाज आधारित सहायक में हो सकता है। / It can be used in voice based assistants.
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कंप्यूटर दृष्टि में चित्र पूर्वप्रसंस्करण का उद्देश्य क्या है?
What is the purpose of image preprocessing in computer vision?
#image preprocessing
#computer vision
#ai
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A चित्र को प्रतिरूप के लिए उपयुक्त बनाना / To make images suitable for the model
B चित्र को हमेशा मिटाना / To always delete images
C ध्वनि बनाना / To create sound
D पाठ का अनुवाद करना / To translate text
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Correct Answer
A. चित्र को प्रतिरूप के लिए उपयुक्त बनाना / To make images suitable for the model
Step 1
Concept
कच्चे चित्र आकार प्रकाश या गुणवत्ता में अलग हो सकते हैं। / Raw images can differ in size light or quality.
Step 2
Why this answer is correct
पूर्वप्रसंस्करण उन्हें अधिक उपयुक्त बनाता है। / Preprocessing makes them more suitable.
Step 3
Exam Tip
इससे पहचान कार्य बेहतर हो सकता है। / This can improve recognition tasks.
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चित्र वर्गीकरण में प्रशिक्षण के लिए वर्ग चिह्न क्यों जरूरी हैं?
Why are labels needed for training in image classification?
#image classification
#labels
#computer vision
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A ताकि प्रतिरूप सीख सके कि चित्र किस वर्ग का है / So the model can learn which class an image belongs to
B ताकि चित्र का रंग मिट जाए / So image color disappears
C ताकि ध्वनि तेज हो जाए / So sound becomes louder
D ताकि सभी चित्र छिप जाएं / So all images are hidden
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Correct Answer
A. ताकि प्रतिरूप सीख सके कि चित्र किस वर्ग का है / So the model can learn which class an image belongs to
Step 1
Concept
सुव्यवस्थित चित्र वर्गीकरण में सही वर्ग बताया जाता है। / In supervised image classification the correct class is provided.
Step 2
Why this answer is correct
वर्ग चिह्न प्रतिरूप को सही उत्तर से सीखने में मदद करता है। / Labels help the model learn from correct answers.
Step 3
Exam Tip
बिना वर्ग चिह्न यह कार्य कठिन हो सकता है। / Without labels this task can be difficult.
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वस्तु पहचान में सीमा डिब्बे का उपयोग क्यों किया जाता है?
Why are bounding boxes used in object detection?
#bounding box
#object detection
#computer vision
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A चित्र में वस्तु का स्थान दिखाने के लिए / To show the location of an object in an image
B चित्र को मिटाने के लिए / To delete the image
C ध्वनि को पाठ बनाने के लिए / To make sound into text
D तालिका को जोड़ने के लिए / To add a table
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Correct Answer
A. चित्र में वस्तु का स्थान दिखाने के लिए / To show the location of an object in an image
Step 1
Concept
वस्तु पहचान केवल वर्ग नहीं बताती। / Object detection does not only tell the class.
Step 2
Why this answer is correct
यह वस्तु कहाँ है यह भी दिखाती है। / It also shows where the object is.
Step 3
Exam Tip
सीमा डिब्बा वस्तु के चारों ओर स्थान दिखाता है। / A bounding box shows the location around the object.
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चेहरा पहचान में गलत सकारात्मक का क्या अर्थ हो सकता है?
What can false positive mean in face recognition?
#face recognition
#false positive
#ai ethics
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A किसी गलत व्यक्ति को मिलान बता देना / Marking a wrong person as a match
B सही व्यक्ति को सही पहचानना / Correctly identifying the right person
C किसी को भी न पहचानना / Not identifying anyone
D चित्र को छोटा करना / Making image smaller
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Correct Answer
A. किसी गलत व्यक्ति को मिलान बता देना / Marking a wrong person as a match
Step 1
Concept
चेहरा पहचान में सकारात्मक का अर्थ मिलान हो सकता है। / In face recognition positive can mean a match.
Step 2
Why this answer is correct
गलत सकारात्मक में प्रणाली गलत व्यक्ति को मिलान बताती है। / In a false positive the system marks a wrong person as a match.
Step 3
Exam Tip
इसलिए ऐसी प्रणाली में सावधानी और जांच जरूरी है। / Therefore care and review are important in such systems.
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तंत्रिका जाल में इनपुट परत का काम क्या है?
What is the role of the input layer in a neural network?
#input layer
#neural network
#deep learning
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A बाहरी जानकारी को जाल में लेना / To receive outside information into the network
B अंतिम परिणाम दिखाना / To show final result
C सभी भार मिटाना / To delete all weights
D प्रतिरूप बंद करना / To close the model
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Correct Answer
A. बाहरी जानकारी को जाल में लेना / To receive outside information into the network
Step 1
Concept
तंत्रिका जाल में जानकारी पहले इनपुट परत तक आती है। / In a neural network information first reaches the input layer.
Step 2
Why this answer is correct
यही परत आंकड़ों को आगे की परतों तक भेजती है। / This layer sends data to the next layers.
Step 3
Exam Tip
इसलिए यह प्रारंभिक प्रवेश बिंदु है। / So it is the initial entry point.
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तंत्रिका जाल में आउटपुट परत का काम क्या है?
What is the role of the output layer in a neural network?
#output layer
#neural network
#deep learning
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A अंतिम परिणाम देना / To give the final result
B सभी आंकड़े इकट्ठा करना / To collect all data
C कुर्सी बनाना / To make a chair
D संगणक रंगना / To paint computer
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Correct Answer
A. अंतिम परिणाम देना / To give the final result
Step 1
Concept
जानकारी कई परतों से गुजरती है। / Information passes through many layers.
Step 2
Why this answer is correct
अंतिम परत परिणाम प्रस्तुत करती है। / The final layer presents the result.
Step 3
Exam Tip
वर्गीकरण में यही परत वर्ग बता सकती है। / In classification this layer can tell the class.
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सक्रियण फलन तंत्रिका जाल में क्यों उपयोगी है?
Why is an activation function useful in a neural network?
#activation function
#neural network
#deep learning
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A यह जटिल संबंध सीखने में मदद करता है / It helps learn complex relationships
B यह सभी आंकड़े मिटाता है / It deletes all data
C यह संगणक बंद करता है / It shuts down computer
D यह चित्र छिपाता है / It hides images
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Correct Answer
A. यह जटिल संबंध सीखने में मदद करता है / It helps learn complex relationships
Step 1
Concept
वास्तविक समस्याओं में संबंध सरल रेखा जैसे नहीं होते। / Real problems do not always have simple linear relations.
Step 2
Why this answer is correct
सक्रियण फलन तंत्रिका जाल को जटिल ढांचे सीखने में मदद करता है। / Activation functions help neural networks learn complex patterns.
Step 3
Exam Tip
इसलिए यह गहन अधिगम में महत्वपूर्ण है। / So they are important in deep learning.
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भार और पक्षपात प्रशिक्षण में क्यों बदलते हैं?
Why do weights and bias change during training?
#weights
#bias
#model training
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A त्रुटि कम करके बेहतर अनुमान पाने के लिए / To reduce error and get better predictions
B आंकड़ों को छिपाने के लिए / To hide data
C संगणक का रंग बदलने के लिए / To change computer color
D सभी परिणाम मिटाने के लिए / To delete all results
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Correct Answer
A. त्रुटि कम करके बेहतर अनुमान पाने के लिए / To reduce error and get better predictions
Step 1
Concept
प्रशिक्षण में प्रतिरूप अनुमान देता है और त्रुटि मापी जाती है। / During training the model predicts and error is measured.
Step 2
Why this answer is correct
भार और पक्षपात को सुधारकर त्रुटि कम की जाती है। / Weights and bias are adjusted to reduce error.
Step 3
Exam Tip
इससे अगला अनुमान बेहतर हो सकता है। / This can improve the next prediction.
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हानि फलन का मुख्य कार्य क्या है?
What is the main function of a loss function?
#loss function
#model training
#machine learning
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A अनुमान और वास्तविक उत्तर का अंतर मापना / To measure difference between prediction and actual answer
B चित्र को सुंदर बनाना / To beautify an image
C ध्वनि को बंद करना / To turn off sound
D संचिका को छिपाना / To hide file
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Correct Answer
A. अनुमान और वास्तविक उत्तर का अंतर मापना / To measure difference between prediction and actual answer
Step 1
Concept
प्रतिरूप का अनुमान हमेशा सही नहीं होता। / A model prediction is not always correct.
Step 2
Why this answer is correct
हानि फलन बताता है कि अनुमान वास्तविक उत्तर से कितना अलग है। / A loss function tells how different the prediction is from the actual answer.
Step 3
Exam Tip
प्रशिक्षण में इसे कम करना लक्ष्य होता है। / Reducing it is a goal during training.
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अधिगम दर का चयन सावधानी से क्यों करना चाहिए?
Why should the learning rate be chosen carefully?
#learning rate
#model training
#optimization
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A क्योंकि यह प्रशिक्षण की गति और स्थिरता को प्रभावित करती है / Because it affects training speed and stability
B क्योंकि यह केवल फाइल का नाम बदलती है / Because it only changes file name
C क्योंकि यह आंकड़ों को हटा देती है / Because it deletes data
D क्योंकि यह उपयोगकर्ता को हटाती है / Because it removes user
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Correct Answer
A. क्योंकि यह प्रशिक्षण की गति और स्थिरता को प्रभावित करती है / Because it affects training speed and stability
Step 1
Concept
अधिगम दर सुधार के कदम का आकार बताती है। / Learning rate tells the size of update steps.
Step 2
Why this answer is correct
बहुत बड़ी या बहुत छोटी दर प्रशिक्षण को प्रभावित कर सकती है। / A very high or very low rate can affect training.
Step 3
Exam Tip
संतुलित दर बेहतर सीखने में मदद करती है। / A balanced rate helps better learning.
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता में निष्पक्षता की जांच क्यों की जाती है?
Why is fairness checked in artificial intelligence?
#fairness
#ai ethics
#responsible ai
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A ताकि अलग समूहों पर अनुचित प्रभाव न पड़े / So different groups are not unfairly affected
B ताकि पक्षपात बढ़ाया जा सके / So bias can be increased
C ताकि निजी जानकारी फैलाई जाए / So private information is spread
D ताकि निर्णय छिपाए जाएं / So decisions are hidden
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Correct Answer
A. ताकि अलग समूहों पर अनुचित प्रभाव न पड़े / So different groups are not unfairly affected
Step 1
Concept
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के परिणाम लोगों पर प्रभाव डाल सकते हैं। / AI outcomes can affect people.
Step 2
Why this answer is correct
निष्पक्षता जांचती है कि कोई समूह अनुचित रूप से प्रभावित तो नहीं। / Fairness checks whether any group is unfairly affected.
Step 3
Exam Tip
यह जिम्मेदार उपयोग का जरूरी भाग है। / It is an important part of responsible use.
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता में व्याख्येयता कब विशेष रूप से जरूरी होती है?
When is explainability especially important in artificial intelligence?
#explainability
#ai ethics
#trust
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A जब निर्णय लोगों के जीवन को प्रभावित करें / When decisions affect people's lives
B जब केवल खेल का रंग बदलना हो / When only game color changes
C जब कोई परिणाम न हो / When there is no result
D जब आंकड़े न हों / When there are no data
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Correct Answer
A. जब निर्णय लोगों के जीवन को प्रभावित करें / When decisions affect people's lives
Step 1
Concept
कुछ निर्णय शिक्षा स्वास्थ्य या ऋण जैसे क्षेत्रों को प्रभावित कर सकते हैं। / Some decisions can affect areas like education healthcare or loans.
Step 2
Why this answer is correct
ऐसे निर्णय का कारण समझना जरूरी होता है। / The reason behind such decisions must be understood.
Step 3
Exam Tip
इसलिए व्याख्येयता भरोसा और जवाबदेही बढ़ाती है। / Explainability improves trust and accountability.
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निजी आंकड़ों को अनाम करना क्यों उपयोगी है?
Why is anonymizing personal data useful?
#anonymization
#data privacy
#ai ethics
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A व्यक्ति की पहचान छिपाकर गोपनीयता बचाने के लिए / To protect privacy by hiding a person's identity
B व्यक्ति की पहचान फैलाने के लिए / To spread a person's identity
C आंकड़ों को हमेशा गलत बनाने के लिए / To always make data wrong
D सभी परिणाम हटाने के लिए / To remove all results
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Correct Answer
A. व्यक्ति की पहचान छिपाकर गोपनीयता बचाने के लिए / To protect privacy by hiding a person's identity
Step 1
Concept
निजी आंकड़े व्यक्ति की पहचान बता सकते हैं। / Personal data can reveal a person's identity.
Step 2
Why this answer is correct
अनामीकरण पहचान को हटाने या छिपाने में मदद करता है। / Anonymization helps remove or hide identity.
Step 3
Exam Tip
इससे गोपनीयता जोखिम घट सकता है। / This can reduce privacy risk.
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जिम्मेदार कृत्रिम बुद्धिमत्ता में जवाबदेही का क्या अर्थ है?
What does accountability mean in responsible artificial intelligence?
#accountability
#responsible ai
#ai ethics
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A निर्णय और प्रभाव के लिए जिम्मेदार व्यक्ति या संस्था तय होना / Defining who is responsible for decisions and impact
B गलतियां छिपाना / Hiding mistakes
C उपयोगकर्ता को दोष देना / Blaming users
D प्रणाली को बिना निगरानी छोड़ना / Leaving the system without monitoring
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Correct Answer
A. निर्णय और प्रभाव के लिए जिम्मेदार व्यक्ति या संस्था तय होना / Defining who is responsible for decisions and impact
Step 1
Concept
कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली के निर्णय प्रभाव डाल सकते हैं। / Decisions of an AI system can have impact.
Step 2
Why this answer is correct
जवाबदेही बताती है कि परिणामों की जिम्मेदारी किसकी है। / Accountability states who is responsible for outcomes.
Step 3
Exam Tip
इससे भरोसा और सुरक्षा बढ़ती है। / This increases trust and safety.
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मानव पर्यवेक्षण किस स्थिति में सबसे अधिक जरूरी है?
In which situation is human supervision most necessary?
#human supervision
#ai ethics
#safety
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A जहां निर्णय संवेदनशील या जोखिमपूर्ण हों / Where decisions are sensitive or risky
B जहां केवल रंग बदलना हो / Where only color is changed
C जहां कोई उपयोगकर्ता न हो / Where there is no user
D जहां आंकड़े कभी उपयोग न हों / Where data are never used
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Correct Answer
A. जहां निर्णय संवेदनशील या जोखिमपूर्ण हों / Where decisions are sensitive or risky
Step 1
Concept
कुछ क्षेत्रों में गलत निर्णय से बड़ा नुकसान हो सकता है। / In some fields a wrong decision can cause major harm.
Step 2
Why this answer is correct
मानव पर्यवेक्षण निर्णय की जांच और सुधार में मदद करता है। / Human supervision helps check and correct decisions.
Step 3
Exam Tip
इसलिए संवेदनशील क्षेत्रों में यह जरूरी है। / So it is necessary in sensitive areas.
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सिफारिश प्रणाली में फिल्टर बबल की समस्या क्या हो सकती है?
What can be the problem of a filter bubble in a recommendation system?
#recommendation system
#filter bubble
#ai ethics
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A उपयोगकर्ता को बार-बार एक जैसी सामग्री दिखना / User repeatedly sees similar content
B उपयोगकर्ता को कोई सुझाव न मिलना ही / User gets no suggestion at all
C सभी आंकड़े अपने आप मिटना / All data delete automatically
D सभी सुझाव हमेशा निष्पक्ष होना / All suggestions are always fair
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Correct Answer
A. उपयोगकर्ता को बार-बार एक जैसी सामग्री दिखना / User repeatedly sees similar content
Step 1
Concept
सिफारिश प्रणाली पसंद के आधार पर सामग्री दिखाती है। / A recommendation system shows content based on preferences.
Step 2
Why this answer is correct
इससे उपयोगकर्ता को बार-बार मिलती-जुलती सामग्री दिख सकती है। / This can repeatedly show similar content to the user.
Step 3
Exam Tip
विविधता और पारदर्शिता इस समस्या को कम कर सकते हैं। / Diversity and transparency can reduce this issue.
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कृषि में कृत्रिम बुद्धिमत्ता आधारित फसल निगरानी से क्या लाभ हो सकता है?
What benefit can artificial intelligence based crop monitoring provide in agriculture?
#ai in agriculture
#crop monitoring
#ai applications
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A रोग या जल जरूरत का जल्दी संकेत मिल सकता है / Early signals of disease or water need can be found
B फसल को जानबूझकर नुकसान होता है / Crops are deliberately harmed
C किसान को कोई सूचना नहीं मिलती / Farmer gets no information
D मिट्टी हमेशा खराब होती है / Soil always gets damaged
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Correct Answer
A. रोग या जल जरूरत का जल्दी संकेत मिल सकता है / Early signals of disease or water need can be found
Step 1
Concept
फसल की तस्वीरें और सेंसर आंकड़े उपयोगी संकेत दे सकते हैं। / Crop images and sensor data can give useful signals.
Step 2
Why this answer is correct
कृत्रिम बुद्धिमत्ता इन संकेतों से समस्या पहचानने में मदद कर सकती है। / AI can help identify problems from these signals.
Step 3
Exam Tip
इससे किसान समय पर निर्णय ले सकता है। / This can help farmers decide on time.
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स्वास्थ्य क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करते समय कौन सी सावधानी आवश्यक है?
Which precaution is necessary while using artificial intelligence in healthcare?
#ai in healthcare
#privacy
#expert review
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A विशेषज्ञ जांच और रोगी गोपनीयता / Expert review and patient privacy
B बिना जांच अंतिम निर्णय / Final decision without review
C रोगी आंकड़े सार्वजनिक करना / Making patient data public
D गलत सलाह फैलाना / Spreading wrong advice
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Correct Answer
A. विशेषज्ञ जांच और रोगी गोपनीयता / Expert review and patient privacy
Step 1
Concept
स्वास्थ्य निर्णय संवेदनशील होते हैं। / Healthcare decisions are sensitive.
Step 2
Why this answer is correct
कृत्रिम बुद्धिमत्ता केवल सहायता दे सकती है और विशेषज्ञ जांच जरूरी है। / AI can support but expert review is necessary.
Step 3
Exam Tip
रोगी की गोपनीयता भी सुरक्षित रखनी चाहिए। / Patient privacy must also be protected.
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शिक्षा में व्यक्तिगत अधिगम का सबसे अच्छा लाभ क्या है?
What is the best benefit of personalized learning in education?
#ai in education
#personalized learning
#adaptive learning
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A विद्यार्थी की जरूरत के अनुसार अभ्यास मिलना / Practice according to student needs
B सभी विद्यार्थियों को हमेशा वही कार्य देना / Always giving same work to all students
C गलत उत्तर को सही मान लेना / Treating wrong answers as correct
D पढ़ाई बंद कर देना / Stopping learning
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Correct Answer
A. विद्यार्थी की जरूरत के अनुसार अभ्यास मिलना / Practice according to student needs
Step 1
Concept
हर विद्यार्थी की गति और समझ अलग होती है। / Each student has a different speed and understanding.
Step 2
Why this answer is correct
व्यक्तिगत अधिगम जरूरत के अनुसार अभ्यास दे सकता है। / Personalized learning can provide practice according to need.
Step 3
Exam Tip
इससे सीखना अधिक प्रभावी हो सकता है। / This can make learning more effective.
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वित्तीय धोखाधड़ी पहचान में विसंगति पहचान क्यों उपयोगी है?
Why is anomaly detection useful in financial fraud detection?
#fraud detection
#anomaly detection
#ai applications
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A क्योंकि धोखाधड़ी सामान्य व्यवहार से अलग हो सकती है / Because fraud can differ from normal behavior
B क्योंकि हर लेनदेन समान होता है / Because every transaction is same
C क्योंकि आंकड़े कभी काम नहीं आते / Because data are never useful
D क्योंकि नियमों की जरूरत नहीं होती / Because rules are not needed
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Correct Answer
A. क्योंकि धोखाधड़ी सामान्य व्यवहार से अलग हो सकती है / Because fraud can differ from normal behavior
Step 1
Concept
सामान्य लेनदेन का एक ढांचा हो सकता है। / Normal transactions can have a pattern.
Step 2
Why this answer is correct
धोखाधड़ी उस ढांचे से अलग दिख सकती है। / Fraud can look different from that pattern.
Step 3
Exam Tip
विसंगति पहचान ऐसे असामान्य मामलों को पकड़ने में मदद करती है। / Anomaly detection helps catch such unusual cases.
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स्वचालित वाहन में सेंसर आंकड़े क्यों जरूरी हैं?
Why are sensor data important in autonomous vehicles?
#autonomous vehicles
#sensor data
#ai applications
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? Hint Small clue
A परिवेश वस्तु और दूरी समझने के लिए / To understand surroundings objects and distance
B वाहन को अंधेरे में चलाने के लिए / To drive blindly
C सभी नियम हटाने के लिए / To remove all rules
D यात्रियों की जानकारी फैलाने के लिए / To spread passenger information
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Correct Answer
A. परिवेश वस्तु और दूरी समझने के लिए / To understand surroundings objects and distance
Step 1
Concept
स्वचालित वाहन को अपने आसपास की जानकारी चाहिए। / An autonomous vehicle needs information about its surroundings.
Step 2
Why this answer is correct
सेंसर वस्तु दूरी और स्थिति के संकेत देते हैं। / Sensors give signals about objects distance and situation.
Step 3
Exam Tip
सुरक्षित निर्णय के लिए ये आंकड़े जरूरी हैं। / These data are necessary for safe decisions.
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परियोजना परिनियोजन के बाद प्रतिरूप की निगरानी क्यों आवश्यक है?
Why is model monitoring necessary after project deployment?
#model monitoring
#deployment
#ai project cycle
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? Hint Small clue
A वास्तविक उपयोग में बदलाव और त्रुटियां पहचानने के लिए / To identify changes and errors in real use
B प्रणाली को कभी न सुधारने के लिए / To never improve the system
C सभी उपयोगकर्ता हटाने के लिए / To remove all users
D आंकड़े छिपाने के लिए / To hide data
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Correct Answer
A. वास्तविक उपयोग में बदलाव और त्रुटियां पहचानने के लिए / To identify changes and errors in real use
Step 1
Concept
परिनियोजन के बाद प्रतिरूप वास्तविक वातावरण में चलता है। / After deployment the model works in a real environment.
Step 2
Why this answer is correct
समय के साथ आंकड़े और उपयोग बदल सकते हैं। / Data and use can change over time.
Step 3
Exam Tip
निगरानी से समस्या जल्दी पहचानकर सुधार किया जा सकता है। / Monitoring helps identify and fix problems early.
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता परियोजना में अंतिम प्रतिवेदन का उद्देश्य क्या है?
What is the purpose of a final report in an artificial intelligence project?
#final report
#documentation
#ai project cycle
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A प्रक्रिया निष्कर्ष और सीख को स्पष्ट रूप से प्रस्तुत करना / To clearly present process findings and learning
B सभी निर्णय छिपाना / To hide all decisions
C गलत आंकड़े बनाना / To create false data
D परिणाम बिना जांच स्वीकार करना / To accept results without checking
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Correct Answer
A. प्रक्रिया निष्कर्ष और सीख को स्पष्ट रूप से प्रस्तुत करना / To clearly present process findings and learning
Step 1
Concept
परियोजना में समस्या आंकड़े विधि और परिणाम शामिल होते हैं। / A project includes problem data method and results.
Step 2
Why this answer is correct
अंतिम प्रतिवेदन इन सबको व्यवस्थित रूप से प्रस्तुत करता है। / The final report presents all of these in an organized way.
Step 3
Exam Tip
इससे समीक्षा और भविष्य सुधार में मदद मिलती है। / It helps review and future improvement.
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