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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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Class 12 Artificial Intelligence - Part B Subject Specific Skills - Model Evaluation Easy Quiz

Artificial Intelligence Part B Subject Specific Skills Model Evaluation Easy Class 12 Level 10

Level 10 • 6/50 questions • 40 seconds per question.

Level readiness 6/50 Questions
Time Left 04:00 40 sec/question
RewardsCoins + XP
ModeClassic Quiz
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Question 1/6 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Model Evaluation Class 12 Level 10

प्रशिक्षण आंकड़ों पर बहुत अच्छी सटीकता और परीक्षण आंकड़ों पर कमजोर सटीकता किसका संकेत है?

Very high accuracy on training data and low accuracy on test data indicates what?

Explanation opens after your attempt
Correct Answer

A. अधिक सीख जानाOverfitting

Step 1

Concept

In overfitting a model may memorize training data too much.

Step 2

Why this answer is correct

Its performance drops on new data.

Step 3

Exam Tip

Test results help identify this problem. चरण 1: अधिक सीख जाने में प्रतिरूप प्रशिक्षण आंकड़े बहुत अधिक याद कर सकता है। चरण 2: नए आंकड़ों पर उसका प्रदर्शन गिरता है। चरण 3: इसलिए परीक्षण परिणाम देखकर इस समस्या को पहचाना जा सकता है।

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Question 2/6 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Model Evaluation Class 12 Level 10

प्रतिरूप प्रशिक्षण और परीक्षण दोनों पर कमजोर हो तो यह किसका संकेत हो सकता है?

If a model performs poorly on both training and testing data what can it indicate?

Explanation opens after your attempt
Correct Answer

A. कम सीखनाUnderfitting

Step 1

Concept

In underfitting the model does not learn the data pattern well.

Step 2

Why this answer is correct

So it can perform poorly on both training and testing data.

Step 3

Exam Tip

Better features or suitable methods may be needed. चरण 1: कम सीखने में प्रतिरूप आंकड़ों का ढांचा ठीक से नहीं पकड़ता। चरण 2: इसलिए प्रशिक्षण और परीक्षण दोनों पर परिणाम कमजोर हो सकते हैं। चरण 3: ऐसे में बेहतर विशेषता या उपयुक्त विधि चाहिए हो सकती है।

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Question 3/6 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Model Evaluation Class 12 Level 10

भ्रम सारणी में सत्य सकारात्मक क्या दर्शाता है?

What does true positive show in a confusion matrix?

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Correct Answer

A. सकारात्मक अनुमान सही थाThe positive prediction was correct

Step 1

Concept

In true positive the model predicts the positive class.

Step 2

Why this answer is correct

The actual result is also positive.

Step 3

Exam Tip

So it is a correct positive classification. चरण 1: सत्य सकारात्मक में प्रतिरूप सकारात्मक वर्ग बताता है। चरण 2: वास्तविक परिणाम भी सकारात्मक होता है। चरण 3: इसलिए यह सही सकारात्मक वर्गीकरण है।

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Question 4/6 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Model Evaluation Class 12 Level 10

भ्रम सारणी में झूठा सकारात्मक क्यों महत्वपूर्ण है?

Why is false positive important in a confusion matrix?

Explanation opens after your attempt
Correct Answer

A. यह गलत चेतावनी या गलत सकारात्मक निर्णय दिखाता हैIt shows a false alarm or wrong positive decision

Step 1

Concept

In false positive the model predicts positive.

Step 2

Why this answer is correct

The actual result is negative.

Step 3

Exam Tip

This can create a false alarm situation. चरण 1: झूठा सकारात्मक में प्रतिरूप सकारात्मक बताता है। चरण 2: वास्तविक परिणाम नकारात्मक होता है। चरण 3: इससे गलत चेतावनी जैसी स्थिति बन सकती है।

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Question 5/6 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Model Evaluation Class 12 Level 10

स्वास्थ्य जांच में पुनःस्मरण अधिक महत्वपूर्ण क्यों हो सकता है?

Why can recall be more important in medical screening?

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Correct Answer

A. क्योंकि रोग वाले मामलों को पकड़ना जरूरी होता हैBecause identifying diseased cases is important

Step 1

Concept

Recall focuses on finding actual positive cases.

Step 2

Why this answer is correct

Missing a patient in medical screening can be serious.

Step 3

Exam Tip

Therefore recall can be important in such tasks. चरण 1: पुनःस्मरण वास्तविक सकारात्मक मामलों को पकड़ने पर ध्यान देता है। चरण 2: स्वास्थ्य जांच में रोगी छूटना गंभीर हो सकता है। चरण 3: इसलिए ऐसे कार्यों में पुनःस्मरण महत्वपूर्ण हो सकता है।

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Question 6/6 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Model Evaluation Class 12 Level 10

अवांछित संदेश पहचान में परिशुद्धता क्यों उपयोगी हो सकती है?

Why can precision be useful in spam detection?

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Correct Answer

A. ताकि सामान्य संदेश गलती से अवांछित न माने जाएंSo normal messages are not wrongly marked as spam

Step 1

Concept

Precision checks the correctness of predicted positives.

Step 2

Why this answer is correct

In spam detection a false positive can harm normal messages.

Step 3

Exam Tip

So precision is a useful measure. चरण 1: परिशुद्धता सकारात्मक बताए गए मामलों की शुद्धता देखती है। चरण 2: अवांछित संदेश पहचान में गलत सकारात्मक सामान्य संदेश को नुकसान पहुंचा सकता है। चरण 3: इसलिए परिशुद्धता उपयोगी माप है।

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