Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है
A. उद्देश्य सीमा और जरूरत समझने के लिए/To understand goal scope and need
Step 1
Concept
Problem scope gives direction to a project.
Step 2
Why this answer is correct
It clarifies the goal and limits.
Step 3
Exam Tip
In exams treat it as a strong project start. चरण 1: समस्या का क्षेत्र परियोजना की दिशा बताता है। चरण 2: इससे उद्देश्य और सीमा स्पष्ट होती है। चरण 3: परीक्षा में इसे परियोजना की मजबूत शुरुआत समझें।
A. स्पष्ट संक्षिप्त और मापने योग्य/Clear brief and measurable
Step 1
Concept
A problem statement clearly states the problem.
Step 2
Why this answer is correct
A brief and measurable statement is easier to work on.
Step 3
Exam Tip
An unclear statement can weaken the project. चरण 1: समस्या कथन समस्या को साफ रूप से बताता है। चरण 2: संक्षिप्त और मापने योग्य कथन पर काम करना आसान होता है। चरण 3: अस्पष्ट कथन परियोजना को कमजोर कर सकता है।
A. समस्या से प्रभावित लोगों की जरूरत समझने में/In understanding needs of people affected by the problem
Step 1
Concept
Stakeholders are people affected by the project.
Step 2
Why this answer is correct
Understanding their needs helps create the right solution.
Step 3
Exam Tip
So identifying stakeholders early is important. चरण 1: हितधारक वे लोग होते हैं जिन पर परियोजना का प्रभाव पड़ता है। चरण 2: उनकी जरूरत समझने से सही समाधान बनता है। चरण 3: इसलिए शुरुआत में हितधारक पहचानना जरूरी है।
A. परिणाम सफल है या नहीं जांचने के लिए/To check whether the result is successful or not
Step 1
Concept
Success criteria define what a good result looks like.
Step 2
Why this answer is correct
The project is evaluated using them.
Step 3
Exam Tip
This makes decisions clearer. चरण 1: सफलता मापदंड बताते हैं कि अच्छा परिणाम कैसा होगा। चरण 2: इनके आधार पर परियोजना का मूल्यांकन किया जाता है। चरण 3: इससे निर्णय अधिक स्पष्ट होते हैं।
A. विश्वसनीय और प्रासंगिक आंकड़े पाने के लिए/To get reliable and relevant data
Step 1
Concept
Data quality can depend on the source.
Step 2
Why this answer is correct
A proper source gives useful and trustworthy information.
Step 3
Exam Tip
A wrong source can lead to wrong results. चरण 1: आंकड़ों की गुणवत्ता स्रोत पर निर्भर कर सकती है। चरण 2: सही स्रोत से उपयोगी और भरोसेमंद जानकारी मिलती है। चरण 3: गलत स्रोत गलत परिणाम दे सकता है।
A. लोगों की राय और अनुभव/People's opinions and experiences
Step 1
Concept
A survey is a way to collect information from people.
Step 2
Why this answer is correct
It gives data about opinions experiences and needs.
Step 3
Exam Tip
It can provide primary data for a project. चरण 1: सर्वेक्षण लोगों से जानकारी लेने का तरीका है। चरण 2: इससे राय अनुभव और जरूरतों के बारे में आंकड़े मिलते हैं। चरण 3: परियोजना में यह प्राथमिक आंकड़े दे सकता है।
A. सीधे स्रोत से नए जुटाए गए आंकड़े/New data collected directly from the source
Step 1
Concept
Primary data are collected directly from people or events.
Step 2
Why this answer is correct
They can be new according to project needs.
Step 3
Exam Tip
Surveys and interviews are examples. चरण 1: प्राथमिक आंकड़े सीधे लोगों या घटनाओं से जुटाए जाते हैं। चरण 2: ये परियोजना की जरूरत के अनुसार नए हो सकते हैं। चरण 3: सर्वेक्षण और साक्षात्कार इनके उदाहरण हैं।
A. पहले से उपलब्ध स्रोतों से लिए गए आंकड़े/Data taken from already available sources
Step 1
Concept
Secondary data already exist.
Step 2
Why this answer is correct
They can be taken from books reports or trusted websites.
Step 3
Exam Tip
Source reliability must be checked. चरण 1: द्वितीयक आंकड़े पहले से मौजूद होते हैं। चरण 2: इन्हें पुस्तक प्रतिवेदन या भरोसेमंद वेबसाइट से लिया जा सकता है। चरण 3: स्रोत की विश्वसनीयता जांचना जरूरी है।
A. परिणाम गलत दिशा में जा सकते हैं/Results 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।
A. कच्चे आंकड़ों को उपयोग के लिए तैयार करना/To 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।
A. मानों को समान पैमाने पर लाने के लिए/To 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।
A. क्योंकि कई विधियां संख्यात्मक इनपुट लेती हैं/Because 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।
A. दो चरों के बीच संबंध की दिशा और शक्ति/Direction and strength of relation between two variables
Step 1
Concept
Correlation shows relation between two variables.
Step 2
Why this answer is correct
It can show how one changes when the other changes.
Step 3
Exam Tip
It gives useful signals in data analysis. चरण 1: सहसंबंध दो चरों के संबंध को बताता है। चरण 2: इससे पता चल सकता है कि एक बदलने पर दूसरा कैसे बदलता है। चरण 3: यह आंकड़ा विश्लेषण में उपयोगी संकेत देता है।
Mean is found by adding all values and dividing by count.
Step 2
Why this answer is correct
It shows the average level of data.
Step 3
Exam Tip
It should be interpreted carefully when outliers exist. चरण 1: माध्य सभी मानों को जोड़कर संख्या से भाग देने पर मिलता है। चरण 2: यह आंकड़ों का औसत स्तर बताता है। चरण 3: बाहरी मान होने पर इसे सावधानी से समझना चाहिए।
A. जब आंकड़ों में बहुत बड़े या छोटे बाहरी मान हों/When data have very large or small outliers
Step 1
Concept
Median is the middle value of ordered data.
Step 2
Why this answer is correct
Outliers can affect mean more.
Step 3
Exam Tip
So median can be useful in such cases. चरण 1: मध्यक क्रम में रखे आंकड़ों का बीच का मान होता है। चरण 2: बाहरी मान माध्य को अधिक प्रभावित कर सकते हैं। चरण 3: इसलिए ऐसे समय मध्यक उपयोगी हो सकता है।
A. सबसे अधिक बार आने वाला मान/The value that occurs most often
Step 1
Concept
Mode is the value that occurs most often.
Step 2
Why this answer is correct
It helps understand the common or popular value.
Step 3
Exam Tip
It can be especially useful for categorical data. चरण 1: बहुलक वह मान है जो सबसे अधिक बार आता है। चरण 2: यह सामान्य या लोकप्रिय मान समझने में मदद करता है। चरण 3: श्रेणीबद्ध आंकड़ों में यह विशेष रूप से उपयोगी हो सकता है।
A. वर्गीकरण वर्ग बताता है पूर्वानुमान संख्या बताता है/Classification gives a class regression gives a number
Step 1
Concept
In classification the answer is a category.
Step 2
Why this answer is correct
In regression the answer can be a number.
Step 3
Exam Tip
In exams remember the category and number difference. चरण 1: वर्गीकरण में उत्तर किसी वर्ग में होता है। चरण 2: पूर्वानुमान में उत्तर संख्या हो सकता है। चरण 3: परीक्षा में वर्ग और संख्या का अंतर याद रखें।
In clustering correct answers are not given beforehand.
Step 2
Why this answer is correct
The model groups similar examples.
Step 3
Exam Tip
So it is related to unsupervised learning. चरण 1: समूह बनाने में पहले से सही उत्तर नहीं दिए जाते। चरण 2: प्रतिरूप समान उदाहरणों को समूह में रखता है। चरण 3: इसलिए यह अव्यवस्थित अधिगम से जुड़ा है।
A. नए आंकड़ों पर प्रतिरूप की क्षमता जांचने के लिए/To check model ability on new data
Step 1
Concept
The model learns from training data.
Step 2
Why this answer is correct
Test data act like new examples.
Step 3
Exam Tip
Keeping them separate gives a better idea of real performance. चरण 1: प्रशिक्षण आंकड़ों से प्रतिरूप सीखता है। चरण 2: परीक्षण आंकड़े नए उदाहरणों जैसा व्यवहार करते हैं। चरण 3: अलग रखने से वास्तविक प्रदर्शन का अंदाजा मिलता है।
A. नकारात्मक बताया और वास्तविकता भी नकारात्मक थी/Predicted negative and actual was also negative
Step 1
Concept
In true negative the model's negative prediction is correct.
Step 2
Why this answer is correct
The actual result is also negative.
Step 3
Exam Tip
It shows a correct classification in a confusion matrix. चरण 1: सत्य नकारात्मक में प्रतिरूप का नकारात्मक अनुमान सही होता है। चरण 2: वास्तविक परिणाम भी नकारात्मक होता है। चरण 3: भ्रम सारणी में यह सही वर्गीकरण को दिखाता है।
A. नकारात्मक बताया लेकिन वास्तविकता सकारात्मक थी/Predicted negative but actual was positive
Step 1
Concept
False negative is a wrong negative prediction.
Step 2
Why this answer is correct
The model says negative but the actual result is positive.
Step 3
Exam Tip
It can be serious in fields like healthcare. चरण 1: झूठा नकारात्मक गलत नकारात्मक अनुमान है। चरण 2: प्रतिरूप नकारात्मक बताता है पर वास्तविक परिणाम सकारात्मक होता है। चरण 3: स्वास्थ्य जैसे क्षेत्रों में यह गंभीर हो सकता है।
A. सकारात्मक बताए गए परिणामों में कितने सही हैं/How many predicted positives are correct
Step 1
Concept
Precision checks the quality of positive predictions.
Step 2
Why this answer is correct
It tells how many predicted positives were actually positive.
Step 3
Exam Tip
It is useful when reducing false positives matters. चरण 1: परिशुद्धता सकारात्मक अनुमान की गुणवत्ता देखती है। चरण 2: यह बताती है कि सकारात्मक बताए गए मामलों में कितने सच में सकारात्मक थे। चरण 3: गलत सकारात्मक कम करना हो तो यह उपयोगी है।
A. वास्तविक सकारात्मक मामलों में कितने पहचाने गए/How many actual positives were identified
Step 1
Concept
Recall focuses on actual positive cases.
Step 2
Why this answer is correct
It tells how many of them were correctly found.
Step 3
Exam Tip
It can be important in tasks like disease detection. चरण 1: पुनःस्मरण वास्तविक सकारात्मक मामलों पर ध्यान देता है। चरण 2: यह बताता है कि उनमें से कितने सही पकड़े गए। चरण 3: बीमारी पहचान जैसे कार्यों में यह महत्वपूर्ण हो सकता है।
A. अलग परीक्षण आंकड़ों से प्रदर्शन जांचना/Check performance using separate test data
Step 1
Concept
In overfitting the model may memorize training data.
Step 2
Why this answer is correct
Separate test data show performance on new examples.
Step 3
Exam Tip
This helps identify the problem. चरण 1: अधिक सीख जाने में प्रतिरूप प्रशिक्षण आंकड़ों को याद कर सकता है। चरण 2: अलग परीक्षण आंकड़े नए उदाहरणों पर प्रदर्शन दिखाते हैं। चरण 3: इससे समस्या पहचानने में मदद मिलती है।
A. क्योंकि एक शब्द के कई अर्थ हो सकते हैं/Because one word can have many meanings
Step 1
Concept
Human language depends on context.
Step 2
Why this answer is correct
The same word can have different meanings in different places.
Step 3
Exam Tip
So context understanding is important in language processing. चरण 1: मानव भाषा संदर्भ पर निर्भर करती है। चरण 2: एक ही शब्द अलग जगह अलग अर्थ दे सकता है। चरण 3: इसलिए भाषा संसाधन में संदर्भ समझना जरूरी है।
A. पाठ से कम उपयोगी सामान्य शब्द घटाना/To reduce less useful common words from text
Step 1
Concept
Some common words may be less useful in text analysis.
Step 2
Why this answer is correct
Removing them focuses attention on key words.
Step 3
Exam Tip
It is useful in many text analysis tasks. चरण 1: कुछ सामान्य शब्द अर्थ विश्लेषण में कम उपयोगी हो सकते हैं। चरण 2: उन्हें हटाने से मुख्य शब्दों पर ध्यान जाता है। चरण 3: यह कई पाठ विश्लेषण कार्यों में उपयोगी होता है।
A. संदेश को अवांछित या सामान्य बताना/Marking a message as spam or normal
Step 1
Concept
In text classification written text is placed into a category.
Step 2
Why this answer is correct
Marking a message as spam or normal is an example.
Step 3
Exam Tip
It is a common use of language processing. चरण 1: पाठ वर्गीकरण में लिखे हुए पाठ को किसी वर्ग में रखा जाता है। चरण 2: संदेश को अवांछित या सामान्य बताना इसका उदाहरण है। चरण 3: यह भाषा संसाधन का सामान्य उपयोग है।
A. पाठ में व्यक्ति स्थान या संस्था पहचानना/Identifying person place or organization in text
Step 1
Concept
Named entity recognition finds special names in text.
Step 2
Why this answer is correct
It identifies words such as person place and organization.
Step 3
Exam Tip
It is useful for information extraction. चरण 1: नामित सत्ता पहचान पाठ में खास नाम खोजती है। चरण 2: इसमें व्यक्ति स्थान और संस्था जैसे शब्द पहचाने जाते हैं। चरण 3: सूचना निकालने में यह उपयोगी है।
A. चित्र को एक समान आकार में लाने के लिए/To bring images to a common size
Step 1
Concept
Different images can have different sizes.
Step 2
Why this answer is correct
It is easier to give images of a common size to a model.
Step 3
Exam Tip
Therefore resizing can be part of preprocessing. चरण 1: अलग-अलग चित्रों के आकार अलग हो सकते हैं। चरण 2: प्रतिरूप को समान आकार के चित्र देना आसान होता है। चरण 3: इसलिए आकार बदलना पूर्वप्रसंस्करण का भाग हो सकता है।
A. जब रंग की जगह चमक जानकारी पर्याप्त हो/When brightness information is enough instead of color
Step 1
Concept
A grayscale image has brightness levels instead of colors.
Step 2
Why this answer is correct
It can be enough for understanding shapes and edges in many tasks.
Step 3
Exam Tip
It can also reduce resource needs. चरण 1: धूसर चित्र में रंगों की जगह चमक स्तर होते हैं। चरण 2: कई कार्यों में आकार और किनारे समझने के लिए यह पर्याप्त हो सकता है। चरण 3: इससे संसाधन जरूरत भी घट सकती है।
A. वस्तु की सीमा समझना/To understand the boundary of an object
Step 1
Concept
Edges show changes or boundaries in an image.
Step 2
Why this answer is correct
Detecting them helps understand object shape.
Step 3
Exam Tip
It is useful in computer vision. चरण 1: किनारे चित्र में बदलाव या सीमा दिखाते हैं। चरण 2: इन्हें पहचानकर वस्तु का आकार समझा जा सकता है। चरण 3: कंप्यूटर दृष्टि में यह उपयोगी प्रक्रिया है।
A. गोपनीयता और गलत पहचान के जोखिम के कारण/Because of privacy and wrong identification risks
Step 1
Concept
Face recognition is linked to a person's identity.
Step 2
Why this answer is correct
Wrong identification or use without consent can cause harm.
Step 3
Exam Tip
So privacy and fairness are important. चरण 1: चेहरा पहचान व्यक्ति की पहचान से जुड़ी होती है। चरण 2: गलत पहचान या बिना अनुमति उपयोग नुकसान दे सकता है। चरण 3: इसलिए गोपनीयता और न्याय का ध्यान जरूरी है।
A. इनपुट के प्रभाव को नियंत्रित करने वाला मान/A value that controls the influence of input
Step 1
Concept
In a neural network inputs have different influence.
Step 2
Why this answer is correct
A weight controls the amount of that influence.
Step 3
Exam Tip
These values improve during training. चरण 1: तंत्रिका जाल में इनपुट अलग-अलग प्रभाव डालते हैं। चरण 2: भार उस प्रभाव की मात्रा को नियंत्रित करता है। चरण 3: प्रशिक्षण में ये मान सुधरते हैं।
A. निर्णय सीमा को समायोजित करने में/In adjusting the decision boundary
Step 1
Concept
Bias value makes a model more flexible.
Step 2
Why this answer is correct
It can help shift the decision boundary.
Step 3
Exam Tip
This can improve learning. चरण 1: पक्षपात मान प्रतिरूप को अधिक लचीला बनाता है। चरण 2: यह निर्णय सीमा को आगे पीछे करने में मदद कर सकता है। चरण 3: इससे सीखना बेहतर हो सकता है।
A. तंत्रिका जाल में अरेखीयता जोड़ना/To add nonlinearity in a neural network
Step 1
Concept
Learning complex patterns can be hard with only simple calculation.
Step 2
Why this answer is correct
An activation function gives more power to a neural network.
Step 3
Exam Tip
It helps learn complex relationships. चरण 1: केवल सरल गणना से जटिल ढांचे सीखना कठिन हो सकता है। चरण 2: सक्रियण फलन तंत्रिका जाल को अधिक क्षमता देता है। चरण 3: इससे जटिल संबंध सीखने में मदद मिलती है।
A. अनुमान और वास्तविक परिणाम में अंतर/Difference between prediction and actual result
Step 1
Concept
A model gives a prediction.
Step 2
Why this answer is correct
Loss value shows how different the prediction is from the actual result.
Step 3
Exam Tip
Reducing loss is a goal in training. चरण 1: प्रतिरूप अनुमान देता है। चरण 2: हानि मान बताता है कि अनुमान वास्तविक परिणाम से कितना अलग है। चरण 3: प्रशिक्षण में हानि कम करना लक्ष्य होता है।
A. प्रतिरूप सही समाधान के पास स्थिर नहीं हो पाता/The model may not settle near the correct solution
Step 1
Concept
Learning rate shows how large each update is.
Step 2
Why this answer is correct
If it is too high the model may overshoot the correct place.
Step 3
Exam Tip
Therefore choosing a suitable rate is important. चरण 1: अधिगम दर बताती है कि सुधार कितना बड़ा होगा। चरण 2: बहुत बड़ी दर से प्रतिरूप सही स्थान को पार कर सकता है। चरण 3: इसलिए उचित दर चुनना जरूरी है।
A. प्रशिक्षण बहुत धीमा हो सकता है/Training can become very slow
Step 1
Concept
A small learning rate updates in small steps.
Step 2
Why this answer is correct
It can take more time to reach the correct place.
Step 3
Exam Tip
So a balanced rate is important. चरण 1: छोटी अधिगम दर से सुधार छोटे कदमों में होता है। चरण 2: इससे सही स्थान तक पहुंचने में अधिक समय लग सकता है। चरण 3: इसलिए संतुलित दर महत्वपूर्ण है।
A. मानव जरूरत सुरक्षा और लाभ को केंद्र में रखना/Keeping human needs safety and benefit at the center
Step 1
Concept
Human centered thinking uses technology to help people.
Step 2
Why this answer is correct
It considers safety benefit and user needs.
Step 3
Exam Tip
It is an important idea in responsible AI. चरण 1: मानव केंद्रित सोच में तकनीक लोगों की मदद के लिए होती है। चरण 2: इसमें सुरक्षा लाभ और उपयोगकर्ता की जरूरत देखी जाती है। चरण 3: यह जिम्मेदार कृत्रिम बुद्धिमत्ता का महत्वपूर्ण विचार है।
A. निर्णय को समझने और भरोसा बनाने के लिए/To understand decisions and build trust
Step 1
Concept
Transparency shows how a system is working.
Step 2
Why this answer is correct
It can increase trust in decisions.
Step 3
Exam Tip
It is especially important in sensitive uses. चरण 1: पारदर्शिता से पता चलता है कि प्रणाली कैसे काम कर रही है। चरण 2: इससे निर्णय पर भरोसा बढ़ सकता है। चरण 3: संवेदनशील उपयोग में यह विशेष रूप से जरूरी है।
A. निर्णय का कारण समझाया जा सके/The reason for a decision can be explained
Step 1
Concept
Explainability tells why a result came.
Step 2
Why this answer is correct
It helps users understand the decision.
Step 3
Exam Tip
It is useful for fairness and trust. चरण 1: व्याख्येयता बताती है कि परिणाम क्यों आया। चरण 2: इससे उपयोगकर्ता निर्णय को समझ सकता है। चरण 3: न्याय और भरोसे के लिए यह उपयोगी है।
A. विविध और संतुलित आंकड़े उपयोग करना/Use diverse and balanced data
Step 1
Concept
Unbalanced data can increase bias.
Step 2
Why this answer is correct
Diverse and balanced data represent different groups better.
Step 3
Exam Tip
Checking fairness of results is also important. चरण 1: असंतुलित आंकड़े पूर्वाग्रह बढ़ा सकते हैं। चरण 2: विविध और संतुलित आंकड़े अलग समूहों को बेहतर दिखाते हैं। चरण 3: परिणाम की निष्पक्षता जांचना भी जरूरी है।
A. अनुमति लेकर सीमित उपयोग करना/Take consent and use data in a limited way
Step 1
Concept
Personal data can be sensitive.
Step 2
Why this answer is correct
Consent and limited use protect privacy.
Step 3
Exam Tip
Use without permission is ethically wrong. चरण 1: निजी आंकड़े संवेदनशील हो सकते हैं। चरण 2: अनुमति और सीमित उपयोग गोपनीयता बचाते हैं। चरण 3: बिना अनुमति उपयोग नैतिक रूप से गलत है।
A. निर्णय और प्रभाव की जिम्मेदारी लेना/Taking responsibility for decisions and impact
Step 1
Concept
AI decisions can affect people.
Step 2
Why this answer is correct
Accountability means responsibility for outcomes is defined.
Step 3
Exam Tip
It supports safe and fair use. चरण 1: कृत्रिम बुद्धिमत्ता के निर्णय लोगों को प्रभावित कर सकते हैं। चरण 2: जवाबदेही का अर्थ है कि परिणामों की जिम्मेदारी तय हो। चरण 3: इससे सुरक्षित और न्यायपूर्ण उपयोग बढ़ता है।
A. रोग संकेतों की पहचान में सहायता/Helping identify disease signs
Step 1
Concept
AI can find signs in medical data.
Step 2
Why this answer is correct
It can help in disease identification.
Step 3
Exam Tip
Still expert review and privacy are important. चरण 1: कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिकित्सा आंकड़ों में संकेत खोज सकती है। चरण 2: इससे रोग पहचान में सहायता मिल सकती है। चरण 3: फिर भी विशेषज्ञ और गोपनीयता का ध्यान जरूरी है।
A. फसल रोग पहचान और सिंचाई सलाह में/In crop disease detection and irrigation advice
Step 1
Concept
Images and weather data can be useful in agriculture.
Step 2
Why this answer is correct
AI can indicate crop disease or water need.
Step 3
Exam Tip
Its purpose is to help farmers. चरण 1: कृषि में चित्र और मौसम आंकड़े उपयोगी हो सकते हैं। चरण 2: कृत्रिम बुद्धिमत्ता फसल रोग या पानी की जरूरत का संकेत दे सकती है। चरण 3: इसका उद्देश्य किसान की सहायता करना है।
A. व्यक्तिगत अभ्यास और सीखने की सहायता के रूप में/As personalized practice and learning support
Step 1
Concept
Students can have different needs.
Step 2
Why this answer is correct
An intelligent system can provide practice and suggestions.
Step 3
Exam Tip
Teacher role and correct content are still important. चरण 1: विद्यार्थियों की जरूरत अलग हो सकती है। चरण 2: बुद्धिमान प्रणाली अभ्यास और सुझाव दे सकती है। चरण 3: शिक्षक की भूमिका और सही सामग्री फिर भी जरूरी है।
A. परिवेश समझकर निर्णय लेने में सहायता करती है/Helps understand surroundings and make decisions
Step 1
Concept
An autonomous vehicle must understand roads signs and objects.
Step 2
Why this answer is correct
AI helps decide using visual and other data.
Step 3
Exam Tip
Safety is most important in this use. चरण 1: स्वचालित वाहन को सड़क संकेत और वस्तुएं समझनी पड़ती हैं। चरण 2: कृत्रिम बुद्धिमत्ता दृश्य और अन्य आंकड़ों से निर्णय में मदद करती है। चरण 3: सुरक्षा इस उपयोग में सबसे महत्वपूर्ण है।
A. उपयोगकर्ता की पसंद के अनुसार सुझाव देना/To suggest according to user preference
Step 1
Concept
A recommendation system understands user behavior or preference.
Step 2
Why this answer is correct
It gives useful suggestions based on that.
Step 3
Exam Tip
It can be used in music videos or shopping. चरण 1: सिफारिश प्रणाली उपयोगकर्ता के व्यवहार या पसंद को समझती है। चरण 2: इसके आधार पर उपयोगी सुझाव दिए जाते हैं। चरण 3: संगीत वीडियो या खरीदारी में इसका उपयोग हो सकता है।
A. सीख और सुधार के अवसर पहचानने के लिए/To identify learning and improvement opportunities
Step 1
Concept
Final review shows whether the project met its goal.
Step 2
Why this answer is correct
It reveals errors and improvement opportunities.
Step 3
Exam Tip
It helps make the next project better. चरण 1: अंतिम समीक्षा से पता चलता है कि परियोजना ने लक्ष्य पूरा किया या नहीं। चरण 2: इससे त्रुटि और सुधार के अवसर मिलते हैं। चरण 3: अगली परियोजना को बेहतर बनाने में यह मदद करती है।
