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Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है
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Artificial Intelligence Data Processing MCQ Questions for Class 12 General

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Data Processing Practice Questions

Showing 1-10 of 12 questions.

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Question 1/12 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Data Processing Class 12 Level 7

विशेषता का अर्थ आंकड़ा विश्लेषण में क्या है?

What does feature mean in data analysis?

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Correct Answer

A. आंकड़े की उपयोगी पहचान या गुणUseful attribute or property of data

Step 1

Concept

A feature describes a property of an object or example.

Step 2

Why this answer is correct

The model learns from these properties.

Step 3

Exam Tip

Good features help better results. चरण 1: विशेषता किसी वस्तु या उदाहरण का गुण बताती है। चरण 2: मॉडल इन्हीं गुणों से सीखता है। चरण 3: सही विशेषताएं बेहतर परिणाम में मदद करती हैं।

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Question 2/12 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Data Processing Class 12 Level 7

वर्ग चिह्न का उपयोग किसलिए होता है?

What is a label used for?

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Correct Answer

A. सही वर्ग या परिणाम बताने के लिएTo show the correct class or result

Step 1

Concept

A label shows the correct result.

Step 2

Why this answer is correct

In supervised learning it helps the model learn.

Step 3

Exam Tip

In exams connect it with correct output. चरण 1: वर्ग चिह्न सही परिणाम को दिखाता है। चरण 2: सुव्यवस्थित अधिगम में यह मॉडल को सीखने में मदद करता है। चरण 3: परीक्षा में इसे सही उत्तर से जोड़ें।

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Question 3/12 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Data Processing Class 12 Level 7

आंकड़ा सफाई का मुख्य उद्देश्य क्या है?

What is the main purpose of data cleaning?

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Correct Answer

A. गलत और अधूरे आंकड़ों को सुधारनाTo correct wrong and incomplete data

Step 1

Concept

Raw data may have errors or missing values.

Step 2

Why this answer is correct

Data cleaning corrects them.

Step 3

Exam Tip

Clean data supports better analysis and models. चरण 1: कच्चे आंकड़ों में त्रुटि या खाली मान हो सकते हैं। चरण 2: आंकड़ा सफाई इन्हें सुधारती है। चरण 3: साफ आंकड़े बेहतर विश्लेषण और मॉडल बनाते हैं।

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Question 4/12 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Data Processing Class 12 Level 7

अधूरा मान आंकड़ों में किस समस्या को दिखाता है?

What problem does a missing value show in data?

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Correct Answer

A. किसी स्थान पर जानकारी नहीं हैInformation is absent at a place

Step 1

Concept

A missing value means some information is not available.

Step 2

Why this answer is correct

Such values can affect analysis.

Step 3

Exam Tip

Filling or removing them can be part of data cleaning. चरण 1: अधूरा मान बताता है कि कोई जानकारी उपलब्ध नहीं है। चरण 2: ऐसे मान विश्लेषण को प्रभावित कर सकते हैं। चरण 3: इन्हें भरना या हटाना आंकड़ा सफाई का भाग हो सकता है।

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Question 5/12 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Data Processing Class 12 Level 7

बाहरी मान का क्या अर्थ है?

What does outlier mean?

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Correct Answer

A. सामान्य आंकड़ों से बहुत अलग मानA value very different from normal data

Step 1

Concept

An outlier is very different from other data.

Step 2

Why this answer is correct

It may show an error or unusual event.

Step 3

Exam Tip

It should be checked carefully before analysis. चरण 1: बाहरी मान बाकी आंकड़ों से बहुत अलग होता है। चरण 2: यह गलती या असामान्य घटना का संकेत हो सकता है। चरण 3: विश्लेषण से पहले इसे ध्यान से जांचना चाहिए।

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Question 6/12 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Data Processing Class 12 Level 8

आंकड़ों में दोहराव होने पर क्या समस्या हो सकती है?

What problem can occur when data contain duplicates?

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Correct Answer

A. परिणाम गलत दिशा में जा सकते हैंResults can move in a wrong direction

Step 1

Concept

Duplicate data can give extra importance to a value.

Step 2

Why this answer is correct

This can affect analysis and the model.

Step 3

Exam Tip

Removing duplicates can be needed in data cleaning. चरण 1: दोहराए गए आंकड़े किसी मान को अधिक महत्व दे सकते हैं। चरण 2: इससे विश्लेषण और प्रतिरूप प्रभावित हो सकता है। चरण 3: आंकड़ा सफाई में दोहराव हटाना जरूरी हो सकता है।

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Question 7/12 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Data Processing Class 12 Level 8

आंकड़ा पूर्वप्रसंस्करण का उद्देश्य क्या है?

What is the purpose of data preprocessing?

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Correct Answer

A. कच्चे आंकड़ों को उपयोग के लिए तैयार करनाTo prepare raw data for use

Step 1

Concept

Raw data may have errors missing values or different formats.

Step 2

Why this answer is correct

Preprocessing organizes them.

Step 3

Exam Tip

It can improve training and analysis. चरण 1: कच्चे आंकड़ों में त्रुटि अधूरे मान या असमान रूप हो सकते हैं। चरण 2: पूर्वप्रसंस्करण उन्हें व्यवस्थित करता है। चरण 3: इससे प्रशिक्षण और विश्लेषण बेहतर हो सकते हैं।

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Question 8/12 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Data Processing Class 12 Level 8

सामान्यीकरण का उपयोग आंकड़ों में क्यों किया जाता है?

Why is normalization used in data?

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Correct Answer

A. मानों को समान पैमाने पर लाने के लिएTo bring values to a common scale

Step 1

Concept

Different features can have values on different scales.

Step 2

Why this answer is correct

Normalization helps bring them to a common scale.

Step 3

Exam Tip

This can make model learning more balanced. चरण 1: अलग-अलग विशेषताओं के मान अलग पैमानों पर हो सकते हैं। चरण 2: सामान्यीकरण उन्हें समान पैमाने पर लाने में मदद करता है। चरण 3: इससे प्रतिरूप का सीखना संतुलित हो सकता है।

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Question 9/12 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Data Processing Class 12 Level 8

श्रेणीबद्ध आंकड़ों को संख्या में बदलना क्यों जरूरी हो सकता है?

Why may categorical data need to be converted into numbers?

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Correct Answer

A. क्योंकि कई विधियां संख्यात्मक इनपुट लेती हैंBecause many methods take numerical input

Step 1

Concept

Some features are in words.

Step 2

Why this answer is correct

Many learning methods work on numbers.

Step 3

Exam Tip

So categories may be converted into numerical form. चरण 1: कुछ विशेषताएं शब्दों के रूप में होती हैं। चरण 2: कई अधिगम विधियां संख्या पर काम करती हैं। चरण 3: इसलिए श्रेणियों को संख्यात्मक रूप में बदलना उपयोगी हो सकता है।

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Question 10/12 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Data Processing Class 12 Level 10

आंकड़ा सफाई में अधूरे मानों को क्यों संभाला जाता है?

Why are missing values handled in data cleaning?

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Correct Answer

A. क्योंकि वे विश्लेषण और प्रशिक्षण को प्रभावित कर सकते हैंBecause they can affect analysis and training

Step 1

Concept

A missing value means some information is absent.

Step 2

Why this answer is correct

Such values may lead to wrong conclusions or weak training.

Step 3

Exam Tip

So they may need filling removing or checking. चरण 1: अधूरा मान बताता है कि कुछ जानकारी गायब है। चरण 2: ऐसे मान गलत निष्कर्ष या कमजोर प्रशिक्षण दे सकते हैं। चरण 3: इसलिए उन्हें भरना हटाना या जांचना जरूरी हो सकता है।

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