A. आंकड़ों से सीखकर परिणाम देना/Learning from data and giving results
Step 1
Concept
In machine learning a system learns from examples.
Step 2
Why this answer is correct
It uses learned information to decide on new data.
Step 3
Exam Tip
It is an important branch of AI. चरण 1: यंत्र अधिगम में प्रणाली उदाहरणों से सीखती है। चरण 2: सीखी हुई जानकारी से वह नए आंकड़ों पर निर्णय देती है। चरण 3: इसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता की महत्वपूर्ण शाखा माना जाता है।
The model learns relationships from these examples.
Step 3
Exam Tip
Correct training data improve model quality. चरण 1: प्रशिक्षण आंकड़े उदाहरणों का समूह होते हैं। चरण 2: मॉडल इन्हीं उदाहरणों से संबंध सीखता है। चरण 3: सही प्रशिक्षण आंकड़े मॉडल की गुणवत्ता बढ़ाते हैं।
A. मॉडल के प्रदर्शन को जांचना/To check model performance
Step 1
Concept
Test data are used after learning.
Step 2
Why this answer is correct
They show how the model works on new data.
Step 3
Exam Tip
In exams connect it with evaluation. चरण 1: परीक्षण आंकड़े सीखने के बाद उपयोग किए जाते हैं। चरण 2: इनसे पता चलता है कि मॉडल नए आंकड़ों पर कैसा काम करता है। चरण 3: परीक्षा में इसे मूल्यांकन से जोड़ें।
A. इनपुट के साथ सही उत्तर/Correct answer with input
Step 1
Concept
Supervised learning uses examples with correct results.
Step 2
Why this answer is correct
The model learns the relation between input and answer.
Step 3
Exam Tip
Classification and prediction can be examples. चरण 1: सुव्यवस्थित अधिगम में उदाहरणों के साथ सही परिणाम दिए जाते हैं। चरण 2: मॉडल इनसे इनपुट और उत्तर का संबंध सीखता है। चरण 3: वर्गीकरण और पूर्वानुमान इसके उदाहरण हो सकते हैं।
A. आंकड़ों में छिपे समूह या ढांचे/Hidden groups or patterns in data
Step 1
Concept
In unsupervised learning correct answers are not already given.
Step 2
Why this answer is correct
The model finds groups or patterns itself.
Step 3
Exam Tip
Clustering is a common example. चरण 1: अव्यवस्थित अधिगम में सही उत्तर पहले से नहीं दिए जाते। चरण 2: मॉडल स्वयं समूह या ढांचे खोजता है। चरण 3: समूह बनाना इसका सामान्य उदाहरण है।
A. इनपुट को किसी वर्ग में रखता है/Places input into a category
Step 1
Concept
In classification the result belongs to different categories.
Step 2
Why this answer is correct
The model selects a suitable category for the input.
Step 3
Exam Tip
Classifying email as normal or spam is an example. चरण 1: वर्गीकरण में परिणाम अलग-अलग वर्गों में होता है। चरण 2: मॉडल इनपुट देखकर उचित वर्ग चुनता है। चरण 3: ईमेल को सामान्य या अवांछित बताना इसका उदाहरण है।
Predicting house price is a simple example. चरण 1: पूर्वानुमान में मॉडल किसी मात्रा का अनुमान लगाता है। चरण 2: परिणाम अक्सर संख्या के रूप में होता है। चरण 3: घर की कीमत बताना इसका सरल उदाहरण है।
A. सीखे हुए नियमों वाला ढांचा/A structure with learned rules
Step 1
Concept
A model builds rules or structure from data.
Step 2
Why this answer is correct
That structure gives results for new input.
Step 3
Exam Tip
The model is improved through training and testing. चरण 1: मॉडल आंकड़ों से सीखकर नियम या ढांचा बनाता है। चरण 2: वही ढांचा नए इनपुट पर परिणाम देता है। चरण 3: मॉडल को प्रशिक्षण और परीक्षण से सुधारा जाता 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. क्योंकि समान उदाहरण एक समूह में रखे जाते हैं/Because similar examples are placed in one group
Step 1
Concept
In clustering labels are not given beforehand.
Step 2
Why this answer is correct
The model forms groups by checking similarity.
Step 3
Exam Tip
Therefore similarity is its main base. चरण 1: समूह निर्माण में पहले से वर्ग चिह्न नहीं होता। चरण 2: प्रतिरूप समानता देखकर समूह बनाता है। चरण 3: इसलिए समानता इसका मुख्य आधार है।
Price and temperature values are related to regression tasks. चरण 1: वर्गीकरण में परिणाम वर्ग के रूप में होता है। चरण 2: रोगी है या नहीं यह दो वर्गों वाला उदाहरण है। चरण 3: कीमत और तापमान संख्या पूर्वानुमान कार्यों से जुड़े हैं।
A. मकान की कीमत का अनुमान/Estimated price of a house
Step 1
Concept
Regression gives a numerical value.
Step 2
Why this answer is correct
House price is given as a number.
Step 3
Exam Tip
Category based answers belong to classification. चरण 1: पूर्वानुमान में परिणाम संख्यात्मक मान होता है। चरण 2: मकान की कीमत संख्या के रूप में बताई जाती है। चरण 3: वर्ग वाले उत्तर वर्गीकरण से जुड़े हैं।
A. सुव्यवस्थित अधिगम में सही उत्तर दिए जाते हैं/Correct answers are given in supervised learning
Step 1
Concept
Supervised learning has examples with correct outputs.
Step 2
Why this answer is correct
Unsupervised learning finds patterns by itself.
Step 3
Exam Tip
Availability of correct answers is the main difference. चरण 1: सुव्यवस्थित अधिगम में उदाहरण और सही परिणाम मिलते हैं। चरण 2: अव्यवस्थित अधिगम में प्रतिरूप स्वयं ढांचे खोजता है। चरण 3: सही उत्तर की उपलब्धता मुख्य अंतर है।
A. जब समान ग्राहकों के समूह खोजने हों/When groups of similar customers must be found
Step 1
Concept
Clustering places similar examples together.
Step 2
Why this answer is correct
Groups can be made by customer behavior similarity.
Step 3
Exam Tip
It is a use of unsupervised learning. चरण 1: समूह निर्माण समान उदाहरणों को साथ रखता है। चरण 2: ग्राहक व्यवहार में समानता देखकर समूह बनाए जा सकते हैं। चरण 3: यह अव्यवस्थित अधिगम का उपयोग है।
