कृत्रिम बुद्धिमत्ता परियोजना में समस्या निर्धारण का सबसे सही उद्देश्य क्या है?
What is the most correct purpose of problem scoping in an artificial intelligence project?
#ai project cycle
#problem scoping
#class 12 ai
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A संगणक की सजावट करना / To decorate the computer
B समस्या उद्देश्य और सीमा स्पष्ट करना / To clarify the problem goal and scope
C सभी आंकड़ों को हटाना / To remove all data
D प्रतिरूप को बिना जांच लागू करना / To deploy the model without testing
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Correct Answer
B. समस्या उद्देश्य और सीमा स्पष्ट करना / To clarify the problem goal and scope
Step 1
Concept
समस्या निर्धारण परियोजना की शुरुआत में किया जाता है। / Problem scoping is done at the start of a project.
Step 2
Why this answer is correct
इसमें समस्या उद्देश्य और सीमा स्पष्ट की जाती है। / It clarifies the problem goal and scope.
Step 3
Exam Tip
सही समस्या निर्धारण आगे के सभी चरणों को आसान बनाता है। / Good scoping makes later stages easier.
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समस्या कथन में मापने योग्य लक्ष्य क्यों होना चाहिए?
Why should a problem statement have a measurable goal?
#problem statement
#measurable goal
#ai project
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A ताकि सफलता की जांच की जा सके / So that success can be checked
B ताकि समस्या हमेशा अस्पष्ट रहे / So the problem always remains unclear
C ताकि आंकड़े छिपाए जा सकें / So data can be hidden
D ताकि कोई परिणाम न मिले / So no result is obtained
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Correct Answer
A. ताकि सफलता की जांच की जा सके / So that success can be checked
Step 1
Concept
मापने योग्य लक्ष्य परिणाम को जांचने में मदद करता है। / A measurable goal helps check the result.
Step 2
Why this answer is correct
इससे पता चलता है कि समाधान सफल हुआ या नहीं। / It shows whether the solution worked or not.
Step 3
Exam Tip
परीक्षा में मापने योग्य लक्ष्य को मूल्यांकन से जोड़ें। / In exams connect measurable goals with evaluation.
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हितधारक मानचित्र बनाने से क्या लाभ होता है?
What is the benefit of creating a stakeholder map?
#stakeholder map
#problem scoping
#ai project
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? Hint Small clue
A संगीत सुनना आसान होता है / Listening to music becomes easy
B परियोजना से जुड़े लोगों और उनके प्रभाव को समझना / Understanding people connected with the project and their impact
C प्रतिरूप अपने आप बन जाता है / The model is created automatically
D सभी त्रुटियां तुरंत मिट जाती हैं / All errors disappear immediately
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Correct Answer
B. परियोजना से जुड़े लोगों और उनके प्रभाव को समझना / Understanding people connected with the project and their impact
Step 1
Concept
हितधारक वे लोग हैं जो परियोजना से जुड़े या प्रभावित होते हैं। / Stakeholders are people connected with or affected by the project.
Step 2
Why this answer is correct
मानचित्र उनकी भूमिका और जरूरत समझने में मदद करता है। / A map helps understand their roles and needs.
Step 3
Exam Tip
इससे समाधान अधिक उपयोगी बन सकता है। / This can make the solution more useful.
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समस्या में उपयोगकर्ता की जरूरत समझना क्यों जरूरी है?
Why is it important to understand user needs in a problem?
#user needs
#ai project
#human centered ai
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A ताकि समाधान वास्तविक उपयोग में मदद करे / So the solution helps in real use
B ताकि उपयोगकर्ता को अनदेखा किया जाए / So the user is ignored
C ताकि परिणाम छिपाया जाए / So the result is hidden
D ताकि आंकड़े गलत हों / So the data are wrong
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Correct Answer
A. ताकि समाधान वास्तविक उपयोग में मदद करे / So the solution helps in real use
Step 1
Concept
कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधान उपयोगकर्ता के लिए बनाया जाता है। / An AI solution is made for users.
Step 2
Why this answer is correct
जरूरत समझे बिना समाधान उपयोगी नहीं हो सकता। / Without understanding needs the solution may not be useful.
Step 3
Exam Tip
उपयोगकर्ता की जरूरत परियोजना की दिशा तय करती है। / User needs guide the project direction.
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आंकड़ा अधिग्रहण का सही अर्थ क्या है?
What is the correct meaning of data acquisition?
#data acquisition
#data collection
#ai project
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A आंकड़ों को व्यवस्थित स्रोतों से प्राप्त करना / Getting data from organized sources
B सभी आंकड़ों को नष्ट करना / Destroying all data
C प्रतिरूप को बंद करना / Closing the model
D चित्र को रंगना / Coloring an image
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Correct Answer
A. आंकड़ों को व्यवस्थित स्रोतों से प्राप्त करना / Getting data from organized sources
Step 1
Concept
आंकड़ा अधिग्रहण में आवश्यक जानकारी जुटाई जाती है। / Data acquisition collects needed information.
Step 2
Why this answer is correct
यह जानकारी भरोसेमंद स्रोतों से ली जानी चाहिए। / This information should come from trusted sources.
Step 3
Exam Tip
अच्छे आंकड़े अच्छे प्रतिरूप की आधारशिला होते हैं। / Good data form the base of a good model.
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आंकड़ों का नमूना प्रतिनिधि होना क्यों आवश्यक है?
Why should a data sample be representative?
#representative sample
#data quality
#bias
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+10 Time+ 10 sec extra
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A ताकि वह वास्तविक समूह को सही दिखा सके / So it can reflect the real group correctly
B ताकि केवल एक व्यक्ति दिखे / So only one person is shown
C ताकि परिणाम हमेशा छिपा रहे / So the result always stays hidden
D ताकि प्रतिरूप कभी न सीखे / So the model never learns
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Correct Answer
A. ताकि वह वास्तविक समूह को सही दिखा सके / So it can reflect the real group correctly
Step 1
Concept
नमूना पूरे समूह का छोटा भाग होता है। / A sample is a small part of a larger group.
Step 2
Why this answer is correct
यदि नमूना प्रतिनिधि हो तो निष्कर्ष अधिक भरोसेमंद होते हैं। / If it is representative the conclusion is more reliable.
Step 3
Exam Tip
पक्षपात कम करने में भी यह मदद करता है। / It also helps reduce bias.
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आंकड़ों में पक्षपात आने का एक कारण क्या हो सकता है?
What can be one reason for bias in data?
#data bias
#fairness
#data quality
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A सभी समूहों का संतुलित प्रतिनिधित्व / Balanced representation of all groups
B केवल एक समूह से अधिक आंकड़े लेना / Taking too much data from only one group
C सही स्रोत का उपयोग / Using correct sources
D आंकड़ों की जांच करना / Checking data
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Correct Answer
B. केवल एक समूह से अधिक आंकड़े लेना / Taking too much data from only one group
Step 1
Concept
पक्षपात तब आ सकता है जब आंकड़े असंतुलित हों। / Bias can occur when data are unbalanced.
Step 2
Why this answer is correct
यदि केवल एक समूह अधिक दिखे तो परिणाम भी उसी ओर झुक सकते हैं। / If only one group is overrepresented results may lean toward it.
Step 3
Exam Tip
इसलिए विविध आंकड़े जरूरी हैं। / Therefore diverse data are important.
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आंकड़ा अन्वेषण का मुख्य उद्देश्य क्या है?
What is the main purpose of data exploration?
#data exploration
#data analysis
#ai project
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A आंकड़ों की बनावट संबंध और समस्या समझना / To understand data structure relationships and problems
B आंकड़ों को बिना देखे उपयोग करना / To use data without looking
C सभी पंक्तियां हटाना / To remove all rows
D प्रश्न को भूल जाना / To forget the question
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Correct Answer
A. आंकड़ों की बनावट संबंध और समस्या समझना / To understand data structure relationships and problems
Step 1
Concept
आंकड़ा अन्वेषण में आंकड़ों को ध्यान से देखा जाता है। / Data exploration means looking at data carefully.
Step 2
Why this answer is correct
इससे ढांचे त्रुटियां और संबंध समझ आते हैं। / It helps find patterns errors and relationships.
Step 3
Exam Tip
यह प्रतिरूप बनाने से पहले महत्वपूर्ण है। / It is important before building a model.
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वर्णनात्मक सांख्यिकी का उपयोग किसलिए होता है?
What is descriptive statistics used for?
#descriptive statistics
#data analysis
#mean median mode
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+10 Time+ 10 sec extra
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A आंकड़ों का सार समझने के लिए / To understand a summary of data
B संगणक की मरम्मत के लिए / To repair a computer
C कुर्सी बनाने के लिए / To make a chair
D चित्र मिटाने के लिए / To delete an image
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Correct Answer
A. आंकड़ों का सार समझने के लिए / To understand a summary of data
Step 1
Concept
वर्णनात्मक सांख्यिकी आंकड़ों को संक्षेप में दिखाती है। / Descriptive statistics summarize data.
Step 2
Why this answer is correct
माध्य मध्यक और बहुलक जैसे माप इसमें आते हैं। / Measures like mean median and mode are included.
Step 3
Exam Tip
इससे आंकड़ों की सामान्य स्थिति समझ आती है। / They help understand the general state of data.
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आंकड़ों में प्रसार समझना क्यों उपयोगी है?
Why is understanding spread in data useful?
#data spread
#statistics
#data exploration
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A मान कितने फैले हैं यह जानने के लिए / To know how spread out the values are
B सभी मान समान मानने के लिए / To assume all values are same
C आंकड़े छिपाने के लिए / To hide data
D प्रतिरूप हटाने के लिए / To remove the model
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Correct Answer
A. मान कितने फैले हैं यह जानने के लिए / To know how spread out the values are
Step 1
Concept
केवल औसत से पूरी जानकारी नहीं मिलती। / Average alone does not give full information.
Step 2
Why this answer is correct
प्रसार बताता है कि मान कितने अलग-अलग हैं। / Spread shows how different the values are.
Step 3
Exam Tip
इससे आंकड़ों की विविधता समझ आती है। / It helps understand variation in data.
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फैलाव चित्र किस संबंध को दिखाने में सहायक होता है?
Which relation is a scatter plot helpful to show?
#scatter plot
#correlation
#data visualization
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+10 Time+ 10 sec extra
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A दो संख्यात्मक चरों के बीच संबंध / Relation between two numerical variables
B केवल एक अक्षर का आकार / Shape of one letter
C संगणक का रंग / Color of computer
D ध्वनि की सजावट / Decoration of sound
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Correct Answer
A. दो संख्यात्मक चरों के बीच संबंध / Relation between two numerical variables
Step 1
Concept
फैलाव चित्र में बिंदु दो चरों के मान दिखाते हैं। / A scatter plot shows values of two variables as points.
Step 2
Why this answer is correct
इससे संबंध या प्रवृत्ति देखी जा सकती है। / It helps see relation or trend.
Step 3
Exam Tip
यह सहसंबंध समझने में सहायक होता है। / It supports understanding correlation.
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आंकड़ा दृश्यांकन में भ्रामक आलेख से क्या समस्या हो सकती है?
What problem can misleading graphs create in data visualization?
#misleading graph
#data visualization
#data ethics
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A गलत निष्कर्ष बन सकते हैं / Wrong conclusions can be formed
B सभी तथ्य अपने आप सही हो जाते हैं / All facts become correct automatically
C प्रतिरूप तुरंत सुधरता है / The model improves instantly
D आंकड़ों की जरूरत खत्म होती है / Need for data ends
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Correct Answer
A. गलत निष्कर्ष बन सकते हैं / Wrong conclusions can be formed
Step 1
Concept
आलेख आंकड़ों को समझाने के लिए होते हैं। / Graphs are used to explain data.
Step 2
Why this answer is correct
गलत पैमाना या गलत प्रस्तुति भ्रम पैदा कर सकती है। / Wrong scale or presentation can create confusion.
Step 3
Exam Tip
इसलिए स्पष्ट और ईमानदार दृश्यांकन जरूरी है। / Clear and honest visualization is necessary.
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प्रतिरूप चयन करते समय सबसे महत्वपूर्ण बात क्या है?
What is most important while selecting a model?
#model selection
#machine learning
#ai project
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A समस्या के प्रकार और आंकड़ों की प्रकृति / Type of problem and nature of data
B संगणक का रंग / Color of computer
C कुर्सी की ऊंचाई / Height of chair
D फाइल का नाम लंबा होना / File name being long
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Correct Answer
A. समस्या के प्रकार और आंकड़ों की प्रकृति / Type of problem and nature of data
Step 1
Concept
हर समस्या के लिए एक ही प्रतिरूप सही नहीं होता। / One model is not correct for every problem.
Step 2
Why this answer is correct
समस्या वर्गीकरण पूर्वानुमान या समूह बनाने की हो सकती है। / The problem can be classification regression or clustering.
Step 3
Exam Tip
इसलिए प्रतिरूप चयन समस्या और आंकड़ों पर निर्भर करता है। / Model selection depends on the problem and data.
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निर्णय वृक्ष का सरल विचार क्या है?
What is the simple idea of a decision tree?
#decision tree
#machine learning
#classification
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A प्रश्नों के आधार पर शाखाओं में निर्णय लेना / Making decisions through branches based on questions
B संगणक को रंगना / Painting the computer
C आंकड़ों को हमेशा छिपाना / Always hiding data
D ध्वनि को बंद करना / Turning off sound
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Correct Answer
A. प्रश्नों के आधार पर शाखाओं में निर्णय लेना / Making decisions through branches based on questions
Step 1
Concept
निर्णय वृक्ष में हर शाखा किसी शर्त या प्रश्न से जुड़ी हो सकती है। / In a decision tree each branch can be linked to a condition or question.
Step 2
Why this answer is correct
शाखाओं का पालन करके अंतिम निर्णय मिलता है। / Following branches gives the final decision.
Step 3
Exam Tip
यह समझने में सरल प्रतिरूप माना जाता है। / It is considered an easy to understand model.
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निकटतम पड़ोसी विधि का मूल विचार क्या है?
What is the basic idea of nearest neighbor method?
#nearest neighbor
#machine learning
#classification
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+10 Time+ 10 sec extra
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A मिलते-जुलते उदाहरणों के आधार पर निर्णय लेना / Deciding based on similar examples
B बिना उदाहरण निर्णय लेना / Deciding without examples
C सभी आंकड़े मिटाना / Deleting all data
D केवल चित्र सजाना / Only decorating pictures
Explanation opens after your attempt
Correct Answer
A. मिलते-जुलते उदाहरणों के आधार पर निर्णय लेना / Deciding based on similar examples
Step 1
Concept
यह विधि नए उदाहरण की तुलना पुराने उदाहरणों से करती है। / This method compares a new example with old examples.
Step 2
Why this answer is correct
जो उदाहरण सबसे मिलते-जुलते हों उनसे निर्णय लिया जाता है। / The most similar examples help decide.
Step 3
Exam Tip
इसलिए दूरी या समानता का विचार महत्वपूर्ण है। / Therefore distance or similarity is important.
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समूह निर्माण में समानता क्यों महत्वपूर्ण है?
Why is similarity important in clustering?
#clustering
#similarity
#unsupervised learning
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+10 Time+ 10 sec extra
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A क्योंकि समान उदाहरण एक समूह में रखे जाते हैं / Because similar examples are placed in one group
B क्योंकि सभी उदाहरण अलग करने होते हैं / Because all examples must be separated
C क्योंकि सही उत्तर पहले से मिलता है / Because correct answer is already given
D क्योंकि आंकड़ों की जरूरत नहीं होती / Because data are not needed
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Correct Answer
A. क्योंकि समान उदाहरण एक समूह में रखे जाते हैं / Because similar examples are placed in one group
Step 1
Concept
समूह निर्माण में पहले से वर्ग चिह्न नहीं होता। / In clustering labels are not given beforehand.
Step 2
Why this answer is correct
प्रतिरूप समानता देखकर समूह बनाता है। / The model forms groups by checking similarity.
Step 3
Exam Tip
इसलिए समानता इसका मुख्य आधार है। / Therefore similarity is its main base.
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प्रशिक्षण के दौरान प्रतिरूप किस चीज को कम करने की कोशिश करता है?
What does a model try to reduce during training?
#loss
#error
#model training
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A हानि या त्रुटि / Loss or error
B संगणक की ऊंचाई / Height of computer
C कुर्सी की कीमत / Price of chair
D फाइल का रंग / Color of file
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Correct Answer
A. हानि या त्रुटि / Loss or error
Step 1
Concept
प्रतिरूप अनुमान देता है। / A model gives predictions.
Step 2
Why this answer is correct
अनुमान और वास्तविक परिणाम के अंतर को हानि कहा जा सकता है। / The difference between prediction and actual result can be called loss.
Step 3
Exam Tip
प्रशिक्षण में इस अंतर को कम करने की कोशिश होती है। / Training tries to reduce this difference.
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सत्यापन आंकड़ों का उपयोग किसलिए किया जा सकता है?
What can validation data be used for?
#validation data
#model training
#evaluation
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A प्रशिक्षण के दौरान प्रतिरूप सुधार चुनने के लिए / To choose model improvements during training
B सभी आंकड़े हटाने के लिए / To delete all data
C चित्र को सजाने के लिए / To decorate images
D संगणक बंद करने के लिए / To shut down computer
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Correct Answer
A. प्रशिक्षण के दौरान प्रतिरूप सुधार चुनने के लिए / To choose model improvements during training
Step 1
Concept
सत्यापन आंकड़े प्रशिक्षण और अंतिम परीक्षण के बीच सहायता करते हैं। / Validation data help between training and final testing.
Step 2
Why this answer is correct
उनसे प्रतिरूप की सेटिंग या चयन सुधारा जा सकता है। / They can improve model settings or selection.
Step 3
Exam Tip
इससे अंतिम परीक्षण अधिक निष्पक्ष रहता है। / This keeps final testing more fair.
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सटीकता कब भ्रामक हो सकती है?
When can accuracy be misleading?
#accuracy
#imbalanced data
#model evaluation
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A जब वर्ग बहुत असंतुलित हों / When classes are highly imbalanced
B जब सभी वर्ग बराबर हों / When all classes are equal
C जब आंकड़े साफ हों / When data are clean
D जब प्रतिरूप की जांच हो / When model is tested
Explanation opens after your attempt
Correct Answer
A. जब वर्ग बहुत असंतुलित हों / When classes are highly imbalanced
Step 1
Concept
असंतुलित वर्गों में एक वर्ग बहुत अधिक हो सकता है। / In imbalanced classes one class may be much larger.
Step 2
Why this answer is correct
प्रतिरूप अधिक वर्ग बताकर भी उच्च सटीकता दिखा सकता है। / A model can show high accuracy by predicting the larger class.
Step 3
Exam Tip
ऐसे समय परिशुद्धता और पुनःस्मरण भी देखें। / In such cases precision and recall should also be checked.
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एफ एक माप का उपयोग कब उपयोगी होता है?
When is the F one score useful?
#f1 score
#precision recall
#model evaluation
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+10 Time+ 10 sec extra
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A परिशुद्धता और पुनःस्मरण का संतुलन देखने में / To see balance between precision and recall
B संगणक की गति मापने में / To measure computer speed
C चित्र का रंग तय करने में / To decide image color
D फाइल का नाम बदलने में / To rename a file
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Correct Answer
A. परिशुद्धता और पुनःस्मरण का संतुलन देखने में / To see balance between precision and recall
Step 1
Concept
परिशुद्धता और पुनःस्मरण अलग-अलग बातें मापते हैं। / Precision and recall measure different things.
Step 2
Why this answer is correct
एफ एक माप दोनों का संतुलित विचार देता है। / F one score gives a balanced view of both.
Step 3
Exam Tip
असंतुलित वर्गों में यह उपयोगी हो सकता है। / It can be useful with imbalanced classes.
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झूठा नकारात्मक स्वास्थ्य जांच में क्यों गंभीर हो सकता है?
Why can a false negative be serious in medical screening?
#false negative
#healthcare
#model evaluation
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A रोगी को रोग होते हुए भी स्वस्थ बताया जा सकता है / A sick patient may be marked as healthy
B स्वस्थ व्यक्ति को स्वस्थ बताया जाता है / A healthy person is marked healthy
C रोगी को सही पहचाना जाता है / A patient is identified correctly
D कोई निर्णय नहीं लिया जाता / No decision is made
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Correct Answer
A. रोगी को रोग होते हुए भी स्वस्थ बताया जा सकता है / A sick patient may be marked as healthy
Step 1
Concept
झूठा नकारात्मक वास्तविक सकारात्मक को नकारात्मक बताता है। / A false negative marks an actual positive as negative.
Step 2
Why this answer is correct
स्वास्थ्य में इसका मतलब रोग छूट जाना हो सकता है। / In healthcare this may mean missing a disease.
Step 3
Exam Tip
इसलिए पुनःस्मरण ऐसे कार्यों में महत्वपूर्ण है। / Therefore recall is important in such tasks.
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अधिक सीख जाने का सरल संकेत क्या हो सकता है?
What can be a simple sign of overfitting?
#overfitting
#model evaluation
#generalization
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A प्रशिक्षण पर बहुत अच्छा पर नए आंकड़ों पर कमजोर प्रदर्शन / Very good on training data but weak on new data
B दोनों पर समान संतुलित प्रदर्शन / Similar balanced performance on both
C कभी प्रशिक्षण न होना / No training happens
D आंकड़े बिल्कुल न होना / No data exist
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Correct Answer
A. प्रशिक्षण पर बहुत अच्छा पर नए आंकड़ों पर कमजोर प्रदर्शन / Very good on training data but weak on new data
Step 1
Concept
अधिक सीख जाने में प्रतिरूप प्रशिक्षण उदाहरण याद कर सकता है। / In overfitting a model may memorize training examples.
Step 2
Why this answer is correct
नए उदाहरणों पर वह कमजोर हो जाता है। / It becomes weak on new examples.
Step 3
Exam Tip
इसलिए प्रशिक्षण और परीक्षण परिणामों की तुलना करें। / Compare training and testing results.
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सामान्यीकरण का अर्थ क्या है?
What does generalization mean?
#generalization
#machine learning
#model evaluation
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A नए आंकड़ों पर भी सही काम करने की क्षमता / Ability to work well on new data
B केवल पुराने उदाहरण याद रखना / Only memorizing old examples
C सभी परिणाम छिपाना / Hiding all results
D प्रतिरूप को बंद करना / Closing the model
Explanation opens after your attempt
Correct Answer
A. नए आंकड़ों पर भी सही काम करने की क्षमता / Ability to work well on new data
Step 1
Concept
अच्छा प्रतिरूप केवल प्रशिक्षण आंकड़ों पर निर्भर नहीं रहता। / A good model does not depend only on training data.
Step 2
Why this answer is correct
वह नए आंकड़ों पर भी सही अनुमान देता है। / It predicts well on new data too.
Step 3
Exam Tip
यही सामान्यीकरण की क्षमता है। / This is the ability of generalization.
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प्राकृतिक भाषा संसाधन में संदर्भ क्यों महत्वपूर्ण है?
Why is context important in natural language processing?
#nlp
#context
#language understanding
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? Hint Small clue
A क्योंकि शब्द का अर्थ स्थिति के अनुसार बदल सकता है / Because word meaning can change with situation
B क्योंकि हर शब्द का केवल एक अर्थ होता है / Because every word has only one meaning
C क्योंकि भाषा में कोई वाक्य नहीं होते / Because language has no sentences
D क्योंकि पाठ कभी अस्पष्ट नहीं होता / Because text is never unclear
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Correct Answer
A. क्योंकि शब्द का अर्थ स्थिति के अनुसार बदल सकता है / Because word meaning can change with situation
Step 1
Concept
मानव भाषा में कई शब्दों के कई अर्थ होते हैं। / Many words in human language can have multiple meanings.
Step 2
Why this answer is correct
संदर्भ से सही अर्थ समझ आता है। / Context helps find the correct meaning.
Step 3
Exam Tip
इसलिए भाषा संसाधन में संदर्भ समझना जरूरी है। / Therefore context is important in language processing.
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पाठ सारांशण का उद्देश्य क्या है?
What is the purpose of text summarization?
#text summarization
#nlp
#ai applications
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? Hint Small clue
A लंबे पाठ की मुख्य बातों को छोटा करना / To shorten the main points of a long text
B सभी शब्दों को उल्टा करना / To reverse all words
C चित्र को ध्वनि में बदलना / To convert image into sound
D आंकड़ों को मिटाना / To delete data
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Correct Answer
A. लंबे पाठ की मुख्य बातों को छोटा करना / To shorten the main points of a long text
Step 1
Concept
लंबे पाठ में बहुत सारी जानकारी हो सकती है। / A long text can contain much information.
Step 2
Why this answer is correct
सारांशण मुख्य बातों को छोटे रूप में प्रस्तुत करता है। / Summarization presents main points in a shorter form.
Step 3
Exam Tip
इससे समय बचता है और समझ आसान होती है। / It saves time and improves understanding.
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मशीन अनुवाद का उपयोग किसलिए किया जाता है?
What is machine translation used for?
#machine translation
#nlp
#ai applications
50 50-50 2 wrong hide
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A एक भाषा के पाठ को दूसरी भाषा में बदलने के लिए / To convert text from one language to another
B चित्र को छोटा करने के लिए / To make image smaller
C संगणक को बंद करने के लिए / To shut down computer
D ध्वनि की तीव्रता घटाने के लिए / To reduce sound volume
Explanation opens after your attempt
Correct Answer
A. एक भाषा के पाठ को दूसरी भाषा में बदलने के लिए / To convert text from one language to another
Step 1
Concept
मशीन अनुवाद भाषा संसाधन का उपयोग है। / Machine translation is an application of language processing.
Step 2
Why this answer is correct
इसमें एक भाषा की जानकारी दूसरी भाषा में बदली जाती है। / It changes information from one language to another.
Step 3
Exam Tip
सही संदर्भ समझना इसमें महत्वपूर्ण है। / Understanding context is important in it.
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बोल से पाठ प्रणाली क्या करती है?
What does a speech to text system do?
#speech to text
#nlp
#speech recognition
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A बोली हुई ध्वनि को लिखित पाठ में बदलती है / Converts spoken sound into written text
B लिखित पाठ को चित्र में बदलती है / Converts written text into image
C चित्र को मिटाती है / Deletes images
D तालिका को बंद करती है / Closes tables
Explanation opens after your attempt
Correct Answer
A. बोली हुई ध्वनि को लिखित पाठ में बदलती है / Converts spoken sound into written text
Step 1
Concept
बोली हुई ध्वनि में शब्द छिपे होते हैं। / Spoken sound contains words.
Step 2
Why this answer is correct
प्रणाली ध्वनि को पहचानकर पाठ बनाती है। / The system recognizes sound and creates text.
Step 3
Exam Tip
यह आवाज आधारित सहायता में उपयोगी है। / It is useful in voice based assistance.
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कंप्यूटर दृष्टि में प्रशिक्षण चित्रों की विविधता क्यों जरूरी है?
Why is variety in training images important in computer vision?
#computer vision
#training images
#generalization
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A ताकि प्रतिरूप अलग स्थितियों में पहचान सके / So the model can recognize in different situations
B ताकि प्रतिरूप केवल एक चित्र याद करे / So the model memorizes only one image
C ताकि कोई प्रशिक्षण न हो / So no training happens
D ताकि चित्र हमेशा धुंधले हों / So images are always blurred
Explanation opens after your attempt
Correct Answer
A. ताकि प्रतिरूप अलग स्थितियों में पहचान सके / So the model can recognize in different situations
Step 1
Concept
वास्तविक दुनिया में चित्र अलग प्रकाश आकार और कोण में हो सकते हैं। / Real world images can have different light size and angles.
Step 2
Why this answer is correct
विविध चित्र प्रतिरूप को अधिक स्थितियां सीखने में मदद करते हैं। / Diverse images help the model learn more situations.
Step 3
Exam Tip
इससे सामान्यीकरण बेहतर हो सकता है। / This can improve generalization.
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चित्र संवर्धन का उद्देश्य क्या हो सकता है?
What can be the purpose of image augmentation?
#image augmentation
#computer vision
#model training
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A प्रशिक्षण के लिए चित्रों के विविध रूप बनाना / To create varied forms of images for training
B सभी चित्र नष्ट करना / To destroy all images
C प्रतिरूप को बिना आंकड़ों के चलाना / To run model without data
D चित्रों को हमेशा छिपाना / To always hide images
Explanation opens after your attempt
Correct Answer
A. प्रशिक्षण के लिए चित्रों के विविध रूप बनाना / To create varied forms of images for training
Step 1
Concept
चित्र संवर्धन में चित्रों में छोटे बदलाव किए जाते हैं। / Image augmentation makes small changes to images.
Step 2
Why this answer is correct
इससे प्रशिक्षण के लिए अधिक विविध उदाहरण बनते हैं। / This creates more varied examples for training.
Step 3
Exam Tip
यह प्रतिरूप को मजबूत बनाने में मदद कर सकता है। / It can help make the model stronger.
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वस्तु पहचान और चित्र वर्गीकरण में मुख्य अंतर क्या है?
What is the main difference between object detection and image classification?
#object detection
#image classification
#computer vision
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A वस्तु पहचान वस्तु का स्थान भी बताती है / Object detection also tells the object's location
B चित्र वर्गीकरण हमेशा स्थान बताता है / Image classification always tells location
C दोनों में कोई अंतर नहीं है / There is no difference between them
D वस्तु पहचान केवल ध्वनि पर काम करती है / Object detection works only on sound
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Correct Answer
A. वस्तु पहचान वस्तु का स्थान भी बताती है / Object detection also tells the object's location
Step 1
Concept
चित्र वर्गीकरण पूरे चित्र का वर्ग बताता है। / Image classification tells the category of the whole image.
Step 2
Why this answer is correct
वस्तु पहचान चित्र में वस्तु और उसका स्थान बताती है। / Object detection identifies objects and their locations.
Step 3
Exam Tip
इसलिए स्थान जानकारी मुख्य अंतर है। / Location information is the main difference.
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चित्र में सीमा डिब्बा किसलिए उपयोग होता है?
What is a bounding box used for in an image?
#bounding box
#object detection
#computer vision
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A वस्तु के स्थान को घेरकर दिखाने के लिए / To mark the location of an object
B ध्वनि को तेज करने के लिए / To make sound louder
C तालिका को मिटाने के लिए / To delete a table
D फाइल को छिपाने के लिए / To hide a file
Explanation opens after your attempt
Correct Answer
A. वस्तु के स्थान को घेरकर दिखाने के लिए / To mark the location of an object
Step 1
Concept
वस्तु पहचान में वस्तु कहाँ है यह बताना होता है। / Object detection needs to show where an object is.
Step 2
Why this answer is correct
सीमा डिब्बा वस्तु के चारों ओर खांचा बनाकर स्थान दिखाता है। / A bounding box marks the object's location with a box.
Step 3
Exam Tip
यह दृश्य परिणाम समझने में मदद करता है। / It helps understand visual results.
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तंत्रिका जाल में छिपी परतों का काम क्या होता है?
What is the role of hidden layers in a neural network?
#hidden layers
#neural network
#deep learning
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+10 Time+ 10 sec extra
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A इनपुट से जटिल ढांचे सीखना / Learning complex patterns from input
B सभी आंकड़े हटाना / Removing all data
C संगणक को बंद करना / Shutting down computer
D चित्र को छिपाना / Hiding the image
Explanation opens after your attempt
Correct Answer
A. इनपुट से जटिल ढांचे सीखना / Learning complex patterns from input
Step 1
Concept
छिपी परतें इनपुट और आउटपुट के बीच होती हैं। / Hidden layers are between input and output.
Step 2
Why this answer is correct
ये जानकारी को बदलकर उपयोगी ढांचे सीखती हैं। / They transform information and learn useful patterns.
Step 3
Exam Tip
अधिक जटिल कार्यों में इनकी भूमिका बढ़ जाती है। / Their role increases in complex tasks.
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गहन अधिगम शब्द किस बात से जुड़ा है?
What is the term deep learning related to?
#deep learning
#neural network
#ai
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+10 Time+ 10 sec extra
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A कई परतों वाले तंत्रिका जाल से / Neural networks with many layers
B केवल हाथ से नियम लिखने से / Only writing rules manually
C कागज की गहराई से / Depth of paper
D संगणक की ऊंचाई से / Height of computer
Explanation opens after your attempt
Correct Answer
A. कई परतों वाले तंत्रिका जाल से / Neural networks with many layers
Step 1
Concept
गहन अधिगम तंत्रिका जाल से जुड़ा है। / Deep learning is linked to neural networks.
Step 2
Why this answer is correct
इसमें कई परतें जटिल ढांचे सीख सकती हैं। / Many layers can learn complex patterns.
Step 3
Exam Tip
चित्र और भाषा कार्यों में इसका उपयोग होता है। / It is used in image and language tasks.
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अग्र प्रसारण का सरल अर्थ क्या है?
What is the simple meaning of forward propagation?
#forward propagation
#neural network
#deep learning
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A इनपुट से आउटपुट तक जानकारी का आगे जाना / Information moving from input to output
B आउटपुट से कागज बनना / Output becoming paper
C सभी भार मिटना / All weights getting deleted
D संगणक का बंद होना / Computer shutting down
Explanation opens after your attempt
Correct Answer
A. इनपुट से आउटपुट तक जानकारी का आगे जाना / Information moving from input to output
Step 1
Concept
तंत्रिका जाल में इनपुट पहले लिया जाता है। / A neural network first takes input.
Step 2
Why this answer is correct
जानकारी परतों से होकर आउटपुट तक जाती है। / Information passes through layers to the output.
Step 3
Exam Tip
इसी आगे बढ़ने की प्रक्रिया को अग्र प्रसारण कहा जाता है। / This forward movement is called forward propagation.
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पश्च प्रसारण का उद्देश्य क्या है?
What is the purpose of backpropagation?
#backpropagation
#neural network
#training
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A त्रुटि के आधार पर भारों को सुधारना / To adjust weights using error
B चित्र को सजाना / To decorate image
C संगणक की आवाज बढ़ाना / To increase computer sound
D सभी इनपुट मिटाना / To delete all inputs
Explanation opens after your attempt
Correct Answer
A. त्रुटि के आधार पर भारों को सुधारना / To adjust weights using error
Step 1
Concept
प्रतिरूप परिणाम देता है और त्रुटि निकाली जाती है। / The model gives output and error is calculated.
Step 2
Why this answer is correct
पश्च प्रसारण त्रुटि को पीछे की ओर भेजकर भार सुधारता है। / Backpropagation sends error backward to adjust weights.
Step 3
Exam Tip
इससे अगली बार अनुमान बेहतर हो सकता है। / This can improve future predictions.
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता में निष्पक्षता क्यों आवश्यक है?
Why is fairness necessary in artificial intelligence?
#fairness
#ai ethics
#responsible ai
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A ताकि अलग समूहों के साथ उचित व्यवहार हो / So different groups are treated properly
B ताकि पक्षपात बढ़े / So bias increases
C ताकि निजी जानकारी फैले / So private information spreads
D ताकि निर्णय छिपे रहें / So decisions remain hidden
Explanation opens after your attempt
Correct Answer
A. ताकि अलग समूहों के साथ उचित व्यवहार हो / So different groups are treated properly
Step 1
Concept
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के निर्णय लोगों को प्रभावित कर सकते हैं। / AI decisions can affect people.
Step 2
Why this answer is correct
निष्पक्षता से किसी समूह के साथ अनुचित व्यवहार कम होता है। / Fairness reduces unfair treatment of any group.
Step 3
Exam Tip
यह जिम्मेदार उपयोग का आधार है। / It is a base of responsible use.
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सहमति लिए बिना निजी आंकड़े उपयोग करना क्यों गलत है?
Why is using personal data without consent wrong?
#consent
#data privacy
#ai ethics
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A यह गोपनीयता और अधिकारों का उल्लंघन कर सकता है / It can violate privacy and rights
B यह हमेशा सुरक्षित होता है / It is always safe
C यह निष्पक्षता बढ़ाता है / It increases fairness
D यह आंकड़ों को शुद्ध करता है / It cleans the data
Explanation opens after your attempt
Correct Answer
A. यह गोपनीयता और अधिकारों का उल्लंघन कर सकता है / It can violate privacy and rights
Step 1
Concept
निजी आंकड़े व्यक्ति से जुड़े होते हैं। / Personal data are linked to a person.
Step 2
Why this answer is correct
बिना सहमति उपयोग व्यक्ति की गोपनीयता को नुकसान दे सकता है। / Using them without consent can harm privacy.
Step 3
Exam Tip
नैतिक आंकड़ा उपयोग में अनुमति जरूरी है। / Consent is necessary in ethical data use.
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मानव नियंत्रण रखना कृत्रिम बुद्धिमत्ता में क्यों जरूरी है?
Why is keeping human control important in artificial intelligence?
#human control
#ai ethics
#responsible ai
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A संवेदनशील निर्णयों की जांच और सुधार के लिए / For checking and correcting sensitive decisions
B सभी निर्णय मशीन पर छोड़ने के लिए / To leave all decisions to machine
C गलती छिपाने के लिए / To hide mistakes
D उपयोगकर्ता को हटाने के लिए / To remove users
Explanation opens after your attempt
Correct Answer
A. संवेदनशील निर्णयों की जांच और सुधार के लिए / For checking and correcting sensitive decisions
Step 1
Concept
कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली गलती कर सकती है। / AI systems can make mistakes.
Step 2
Why this answer is correct
मानव नियंत्रण से निर्णयों की समीक्षा संभव होती है। / Human control allows review of decisions.
Step 3
Exam Tip
संवेदनशील क्षेत्रों में यह सुरक्षा बढ़ाता है। / It increases safety in sensitive areas.
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता में पारदर्शी सूचना देना क्यों उपयोगी है?
Why is giving transparent information useful in artificial intelligence?
#transparency
#ai ethics
#user trust
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+10 Time+ 10 sec extra
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A उपयोगकर्ता को प्रणाली की सीमा और कार्य समझने में मदद मिलती है / It helps users understand system limits and working
B उपयोगकर्ता को धोखा देने में मदद मिलती है / It helps deceive users
C सभी जोखिम छिप जाते हैं / All risks get hidden
D निर्णय कभी समझ नहीं आता / Decision is never understood
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Correct Answer
A. उपयोगकर्ता को प्रणाली की सीमा और कार्य समझने में मदद मिलती है / It helps users understand system limits and working
Step 1
Concept
पारदर्शिता प्रणाली के बारे में साफ जानकारी देती है। / Transparency gives clear information about a system.
Step 2
Why this answer is correct
उपयोगकर्ता समझता है कि प्रणाली क्या कर सकती है और क्या नहीं। / Users understand what the system can and cannot do.
Step 3
Exam Tip
इससे भरोसा और जिम्मेदारी बढ़ती है। / This increases trust and responsibility.
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता से रोजगार पर क्या प्रभाव हो सकता है?
What impact can artificial intelligence have on jobs?
#ai impact
#jobs
#future skills
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A कुछ काम बदल सकते हैं और नए कौशल की जरूरत हो सकती है / Some tasks may change and new skills may be needed
B सभी कौशल हमेशा बेकार हो जाते हैं / All skills always become useless
C हर नौकरी तुरंत समाप्त हो जाती है / Every job ends immediately
D मानव सीखना बंद कर देता है / Humans stop learning
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Correct Answer
A. कुछ काम बदल सकते हैं और नए कौशल की जरूरत हो सकती है / Some tasks may change and new skills may be needed
Step 1
Concept
कृत्रिम बुद्धिमत्ता कुछ दोहराए जाने वाले कार्य बदल सकती है। / AI can change some repetitive tasks.
Step 2
Why this answer is correct
साथ ही नए प्रकार के कार्य और कौशल भी बन सकते हैं। / It can also create new types of work and skills.
Step 3
Exam Tip
इसलिए निरंतर सीखना महत्वपूर्ण है। / Therefore continuous learning is important.
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता में सुरक्षा जांच क्यों आवश्यक है?
Why is safety testing necessary in artificial intelligence?
#safety testing
#responsible ai
#ai ethics
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A जोखिम और हानिकारक परिणाम कम करने के लिए / To reduce risks and harmful outcomes
B गलत परिणाम बढ़ाने के लिए / To increase wrong results
C प्रणाली को बिना जांच छोड़ने के लिए / To leave the system unchecked
D निजी आंकड़े फैलाने के लिए / To spread private data
Explanation opens after your attempt
Correct Answer
A. जोखिम और हानिकारक परिणाम कम करने के लिए / To reduce risks and harmful outcomes
Step 1
Concept
कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली वास्तविक जीवन में प्रभाव डाल सकती है। / AI systems can affect real life.
Step 2
Why this answer is correct
सुरक्षा जांच से संभावित खतरे पहचाने जाते हैं। / Safety testing identifies possible risks.
Step 3
Exam Tip
इससे प्रणाली का जिम्मेदार उपयोग होता है। / This supports responsible use of the system.
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सिफारिश प्रणाली में उपयोगकर्ता व्यवहार क्यों देखा जाता है?
Why is user behavior observed in a recommendation system?
#recommendation system
#user behavior
#ai applications
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A पसंद के अनुसार बेहतर सुझाव देने के लिए / To give better suggestions according to preference
B सभी सुझाव बिना कारण देने के लिए / To give all suggestions without reason
C उपयोगकर्ता को अनदेखा करने के लिए / To ignore the user
D सभी आंकड़े हटाने के लिए / To remove all data
Explanation opens after your attempt
Correct Answer
A. पसंद के अनुसार बेहतर सुझाव देने के लिए / To give better suggestions according to preference
Step 1
Concept
उपयोगकर्ता का व्यवहार उसकी पसंद का संकेत देता है। / User behavior indicates preference.
Step 2
Why this answer is correct
प्रणाली उसी आधार पर मिलते-जुलते सुझाव देती है। / The system gives similar suggestions based on it.
Step 3
Exam Tip
इसलिए व्यवहार आंकड़े सिफारिश में उपयोगी होते हैं। / Therefore behavior data are useful in recommendation.
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धोखाधड़ी पहचान में कृत्रिम बुद्धिमत्ता कैसे मदद कर सकती है?
How can artificial intelligence help in fraud detection?
#fraud detection
#anomaly detection
#ai applications
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A असामान्य लेनदेन ढांचे पहचानकर / By identifying unusual transaction patterns
B सभी लेनदेन छिपाकर / By hiding all transactions
C बिना आंकड़ों के निर्णय लेकर / By deciding without data
D सभी ग्राहकों को रोककर / By stopping all customers
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Correct Answer
A. असामान्य लेनदेन ढांचे पहचानकर / By identifying unusual transaction patterns
Step 1
Concept
धोखाधड़ी में व्यवहार सामान्य से अलग हो सकता है। / Fraudulent behavior can differ from normal behavior.
Step 2
Why this answer is correct
कृत्रिम बुद्धिमत्ता असामान्य ढांचे पहचान सकती है। / AI can identify unusual patterns.
Step 3
Exam Tip
इससे सावधानी और जांच में मदद मिलती है। / This helps in alerting and checking.
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विसंगति पहचान का अर्थ क्या है?
What does anomaly detection mean?
#anomaly detection
#ai applications
#data analysis
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+10 Time+ 10 sec extra
? Hint Small clue
A सामान्य ढांचे से अलग घटना पहचानना / Identifying events different from normal patterns
B सभी घटनाओं को समान मानना / Treating all events as same
C आंकड़ों को बिना देखे हटाना / Removing data without checking
D चित्र को ध्वनि बनाना / Turning image into sound
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Correct Answer
A. सामान्य ढांचे से अलग घटना पहचानना / Identifying events different from normal patterns
Step 1
Concept
विसंगति सामान्य व्यवहार से अलग चीज होती है। / An anomaly is something different from normal behavior.
Step 2
Why this answer is correct
इसे पहचानने से समस्या या खतरा पकड़ा जा सकता है। / Identifying it can catch problems or risks.
Step 3
Exam Tip
वित्त सुरक्षा और मशीन निगरानी में यह उपयोगी है। / It is useful in finance security and machine monitoring.
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पूर्वानुमान रखरखाव किस विचार पर आधारित है?
Predictive maintenance is based on which idea?
#predictive maintenance
#ai applications
#industry
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+10 Time+ 10 sec extra
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A मशीन आंकड़ों से खराबी की संभावना पहले जानना / Predicting possible machine failure from machine data
B मशीन को बिना जांच तोड़ना / Breaking machine without checking
C सभी संकेतों को अनदेखा करना / Ignoring all signals
D केवल रंग देखकर निर्णय लेना / Deciding only by color
Explanation opens after your attempt
Correct Answer
A. मशीन आंकड़ों से खराबी की संभावना पहले जानना / Predicting possible machine failure from machine data
Step 1
Concept
मशीनों से तापमान कंपन या उपयोग जैसे आंकड़े मिल सकते हैं। / Machines can provide data such as temperature vibration or usage.
Step 2
Why this answer is correct
इनसे खराबी की संभावना पहले पहचानी जा सकती है। / This can help predict possible failure early.
Step 3
Exam Tip
इससे समय और खर्च बच सकता है। / It can save time and cost.
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शिक्षा में अनुकूल अधिगम का क्या अर्थ है?
What does adaptive learning mean in education?
#adaptive learning
#ai in education
#personalized learning
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A विद्यार्थी की जरूरत के अनुसार सीखने की सामग्री बदलना / Changing learning content according to student needs
B हर विद्यार्थी को वही कठिनाई देना / Giving the same difficulty to every student
C पढ़ाई को रोक देना / Stopping learning
D उत्तर बिना जांच सही मानना / Treating answers as correct without checking
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Correct Answer
A. विद्यार्थी की जरूरत के अनुसार सीखने की सामग्री बदलना / Changing learning content according to student needs
Step 1
Concept
हर विद्यार्थी की समझ अलग हो सकती है। / Every student may have a different understanding level.
Step 2
Why this answer is correct
अनुकूल अधिगम सामग्री और अभ्यास को जरूरत के अनुसार बदलता है। / Adaptive learning changes content and practice according to needs.
Step 3
Exam Tip
इससे व्यक्तिगत सीखने में सहायता मिलती है। / This supports personalized learning.
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता आधारित चैट सहायक का उपयोग क्या हो सकता है?
What can be a use of an artificial intelligence based chat assistant?
#chat assistant
#nlp
#ai applications
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A प्रश्नों के उत्तर और सहायता देना / Giving answers and support to questions
B सभी प्रश्न मिटा देना / Deleting all questions
C उपयोगकर्ता को हमेशा भ्रमित करना / Always confusing the user
D बिना भाषा समझे चित्र छापना / Printing pictures without understanding language
Explanation opens after your attempt
Correct Answer
A. प्रश्नों के उत्तर और सहायता देना / Giving answers and support to questions
Step 1
Concept
चैट सहायक मानव भाषा में प्रश्न ले सकता है। / A chat assistant can take questions in human language.
Step 2
Why this answer is correct
वह उपलब्ध जानकारी के आधार पर उत्तर या सहायता देता है। / It gives answers or support based on available information.
Step 3
Exam Tip
सही और सुरक्षित उपयोग के लिए जांच जरूरी है। / Checking is important for correct and safe use.
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता परियोजना में दस्तावेजीकरण क्यों जरूरी है?
Why is documentation important in an artificial intelligence project?
#documentation
#ai project cycle
#project management
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+10 Time+ 10 sec extra
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A प्रक्रिया निर्णय और परिणाम का रिकॉर्ड रखने के लिए / To keep a record of process decisions and results
B सभी काम छिपाने के लिए / To hide all work
C गलत आंकड़े बनाने के लिए / To create wrong data
D प्रतिरूप कभी न सुधारने के लिए / To never improve the model
Explanation opens after your attempt
Correct Answer
A. प्रक्रिया निर्णय और परिणाम का रिकॉर्ड रखने के लिए / To keep a record of process decisions and results
Step 1
Concept
परियोजना में कई चरण और निर्णय होते हैं। / A project has many stages and decisions.
Step 2
Why this answer is correct
दस्तावेजीकरण से उनका रिकॉर्ड रहता है। / Documentation keeps their record.
Step 3
Exam Tip
इससे समीक्षा सुधार और समझ में मदद मिलती है। / It helps review improvement and understanding.
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परिनियोजन के बाद निगरानी क्यों करनी चाहिए?
Why should monitoring be done after deployment?
#deployment
#monitoring
#ai project cycle
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A वास्तविक उपयोग में प्रदर्शन और त्रुटि देखने के लिए / To check performance and errors in real use
B प्रणाली को भूल जाने के लिए / To forget the system
C सभी उपयोगकर्ता हटाने के लिए / To remove all users
D आंकड़ों को बिना कारण मिटाने के लिए / To delete data without reason
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Correct Answer
A. वास्तविक उपयोग में प्रदर्शन और त्रुटि देखने के लिए / To check performance and errors in real use
Step 1
Concept
परिनियोजन के बाद प्रणाली वास्तविक वातावरण में चलती है। / After deployment the system works in a real environment.
Step 2
Why this answer is correct
वास्तविक उपयोग में नई त्रुटियां या बदलाव दिख सकते हैं। / New errors or changes can appear in real use.
Step 3
Exam Tip
निगरानी से सुधार समय पर किया जा सकता है। / Monitoring allows timely improvement.
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता सीखते समय अवधारणा अभ्यास का मुख्य लाभ क्या है?
What is the main benefit of concept practice while learning artificial intelligence?
#concept practice
#exam preparation
#class 12 ai
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A समझ को जांचना और मजबूत करना / To check and strengthen understanding
B सभी विषय भूलना / To forget all topics
C गलत तथ्य याद करना / To memorize wrong facts
D पढ़ाई रोकना / To stop study
Explanation opens after your attempt
Correct Answer
A. समझ को जांचना और मजबूत करना / To check and strengthen understanding
Step 1
Concept
अवधारणा अभ्यास से विद्यार्थी अपनी समझ जांचता है। / Concept practice helps students check their understanding.
Step 2
Why this answer is correct
गलतियों से सुधार का पता चलता है। / Mistakes show what needs improvement.
Step 3
Exam Tip
नियमित अभ्यास परीक्षा तैयारी को मजबूत बनाता है। / Regular practice strengthens exam preparation.
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