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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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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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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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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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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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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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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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
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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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प्राकृतिक भाषा संसाधन में संदर्भ क्यों महत्वपूर्ण है?
Why is context important in natural language processing?
#nlp
#context
#language understanding
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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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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
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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
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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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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
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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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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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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
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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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विसंगति पहचान का अर्थ क्या है?
What does anomaly detection mean?
#anomaly detection
#ai applications
#data analysis
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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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