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प्रशिक्षण आंकड़ों का उपयोग किसलिए किया जाता है?
What are training data used for?
#training data
#machine learning
#model
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? Hint Small clue
A मॉडल को सीखाने के लिए / To train the model
B मॉडल को मिटाने के लिए / To delete the model
C स्क्रीन साफ करने के लिए / To clean the screen
D कुर्सी बनाने के लिए / To make a chair
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Correct Answer
A. मॉडल को सीखाने के लिए / To train the model
Step 1
Concept
प्रशिक्षण आंकड़े उदाहरणों का समूह होते हैं। / Training data are a set of examples.
Step 2
Why this answer is correct
मॉडल इन्हीं उदाहरणों से संबंध सीखता है। / The model learns relationships from these examples.
Step 3
Exam Tip
सही प्रशिक्षण आंकड़े मॉडल की गुणवत्ता बढ़ाते हैं। / Correct training data improve model quality.
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अव्यवस्थित अधिगम में मॉडल क्या खोजता है?
What does a model find in unsupervised learning?
#unsupervised learning
#clustering
#ai
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? Hint Small clue
A आंकड़ों में छिपे समूह या ढांचे / Hidden groups or patterns in data
B पहले से दिए गए सही उत्तर / Already given correct answers
C केवल नाम और पता / Only name and address
D सभी आंकड़े मिटाने का तरीका / A way to delete all data
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Correct Answer
A. आंकड़ों में छिपे समूह या ढांचे / Hidden groups or patterns in data
Step 1
Concept
अव्यवस्थित अधिगम में सही उत्तर पहले से नहीं दिए जाते। / In unsupervised learning correct answers are not already given.
Step 2
Why this answer is correct
मॉडल स्वयं समूह या ढांचे खोजता है। / The model finds groups or patterns itself.
Step 3
Exam Tip
समूह बनाना इसका सामान्य उदाहरण है। / Clustering is a common example.
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वर्गीकरण कार्य में मॉडल क्या करता है?
What does a model do in classification?
#classification
#machine learning
#ai
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? Hint Small clue
A इनपुट को किसी वर्ग में रखता है / Places input into a category
B हर मान को जोड़ता है / Adds every value
C चित्र को हमेशा घुमाता है / Always rotates the picture
D सभी फाइलें बंद करता है / Closes all files
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Correct Answer
A. इनपुट को किसी वर्ग में रखता है / Places input into a category
Step 1
Concept
वर्गीकरण में परिणाम अलग-अलग वर्गों में होता है। / In classification the result belongs to different categories.
Step 2
Why this answer is correct
मॉडल इनपुट देखकर उचित वर्ग चुनता है। / The model selects a suitable category for the input.
Step 3
Exam Tip
ईमेल को सामान्य या अवांछित बताना इसका उदाहरण है। / Classifying email as normal or spam is an example.
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पूर्वानुमान कार्य में मॉडल सामान्यतः क्या बताता है?
What does a model usually give in prediction or regression?
#regression
#prediction
#machine learning
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? Hint Small clue
A संख्यात्मक मान / Numerical value
B केवल रंग का नाम / Only name of color
C केवल चिह्न / Only symbol
D सदैव खाली परिणाम / Always empty result
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Correct Answer
A. संख्यात्मक मान / Numerical value
Step 1
Concept
पूर्वानुमान में मॉडल किसी मात्रा का अनुमान लगाता है। / In regression a model estimates a quantity.
Step 2
Why this answer is correct
परिणाम अक्सर संख्या के रूप में होता है। / The result is often a number.
Step 3
Exam Tip
घर की कीमत बताना इसका सरल उदाहरण है। / Predicting house price is a simple example.
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मॉडल का अर्थ कृत्रिम बुद्धिमत्ता में क्या होता है?
What does model mean in artificial intelligence?
#model
#ai basics
#machine learning
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? Hint Small clue
A सीखे हुए नियमों वाला ढांचा / A structure with learned rules
B केवल लकड़ी का खिलौना / Only a wooden toy
C संगणक की मेज / Computer table
D बिना आंकड़ों की कहानी / Story without data
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Correct Answer
A. सीखे हुए नियमों वाला ढांचा / A structure with learned rules
Step 1
Concept
मॉडल आंकड़ों से सीखकर नियम या ढांचा बनाता है। / A model builds rules or structure from data.
Step 2
Why this answer is correct
वही ढांचा नए इनपुट पर परिणाम देता है। / That structure gives results for new input.
Step 3
Exam Tip
मॉडल को प्रशिक्षण और परीक्षण से सुधारा जाता है। / The model is improved through training and testing.
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चित्र वर्गीकरण में मॉडल क्या करता है?
What does a model do in image classification?
#image classification
#computer vision
#ai
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A चित्र को उचित वर्ग में रखता है / Places the image into a suitable category
B चित्र को हमेशा मिटाता है / Always deletes the image
C ध्वनि को चित्र बनाता है / Turns sound into image
D तालिका बनाना बंद करता है / Stops making tables
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Correct Answer
A. चित्र को उचित वर्ग में रखता है / Places the image into a suitable category
Step 1
Concept
चित्र वर्गीकरण दृश्य इनपुट पर आधारित होता है। / Image classification is based on visual input.
Step 2
Why this answer is correct
मॉडल चित्र देखकर उसका वर्ग बताता है। / The model looks at an image and tells its category.
Step 3
Exam Tip
बिल्ली और कुत्ता पहचानना इसका सरल उदाहरण है। / Identifying cat and dog is a simple example.
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अधिक सीख जाना किस स्थिति को दर्शाता है?
What does overfitting indicate?
#overfitting
#machine learning
#evaluation
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A मॉडल प्रशिक्षण आंकड़ों को बहुत अधिक याद कर लेता है / The model memorizes training data too much
B मॉडल कभी सीखता ही नहीं / The model never learns
C आंकड़े हमेशा खाली रहते हैं / Data always remain empty
D संगणक में बिजली नहीं होती / Computer has no electricity
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Correct Answer
A. मॉडल प्रशिक्षण आंकड़ों को बहुत अधिक याद कर लेता है / The model memorizes training data too much
Step 1
Concept
अधिक सीख जाने में मॉडल प्रशिक्षण आंकड़ों पर बहुत अच्छा दिख सकता है। / In overfitting the model may perform very well on training data.
Step 2
Why this answer is correct
पर नए आंकड़ों पर उसका प्रदर्शन घट सकता है। / It may perform poorly on new data.
Step 3
Exam Tip
इसलिए सामान्यीकरण की जांच जरूरी है। / So generalization must be checked.
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कम सीखना किस समस्या को दिखाता है?
What problem does underfitting show?
#underfitting
#machine learning
#evaluation
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A मॉडल आंकड़ों का ढांचा ठीक से नहीं सीखता / The model does not learn the data pattern properly
B मॉडल बहुत अधिक याद करता है / The model memorizes too much
C मॉडल हमेशा पूर्ण सही होता है / The model is always perfectly correct
D आंकड़े कभी काम नहीं आते / Data are never useful
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Correct Answer
A. मॉडल आंकड़ों का ढांचा ठीक से नहीं सीखता / The model does not learn the data pattern properly
Step 1
Concept
कम सीखने में मॉडल सरल ढांचा भी ठीक से नहीं पकड़ता। / In underfitting the model cannot capture even simple patterns well.
Step 2
Why this answer is correct
इससे प्रशिक्षण और परीक्षण दोनों पर खराब परिणाम आ सकते हैं। / It may perform poorly on both training and test data.
Step 3
Exam Tip
मॉडल को बेहतर विशेषता या उचित विधि चाहिए हो सकती है। / Better features or a suitable method may be needed.
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सटीकता का सरल अर्थ क्या है?
What is the simple meaning of accuracy?
#accuracy
#model evaluation
#machine learning
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A कुल उत्तरों में सही उत्तरों का अनुपात / Ratio of correct answers among total answers
B केवल गलत उत्तरों की संख्या / Only number of wrong answers
C संगणक की कीमत / Price of computer
D मॉडल का रंग / Color of model
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Correct Answer
A. कुल उत्तरों में सही उत्तरों का अनुपात / Ratio of correct answers among total answers
Step 1
Concept
सटीकता मॉडल के सही परिणामों को मापती है। / Accuracy measures correct results of a model.
Step 2
Why this answer is correct
यह कुल परिणामों में सही परिणामों का अनुपात बताती है। / It shows the ratio of correct results among total results.
Step 3
Exam Tip
सरल वर्गीकरण में यह सामान्य माप है। / It is a common measure in simple classification.
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भ्रम सारणी का उपयोग किसलिए होता है?
What is a confusion matrix used for?
#confusion matrix
#classification
#evaluation
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A मॉडल के सही और गलत वर्गीकरण को दिखाने के लिए / To show correct and wrong classifications of a model
B सभी फाइलें छिपाने के लिए / To hide all files
C संगीत चलाने के लिए / To play music
D कंप्यूटर बंद करने के लिए / To shut down computer
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Correct Answer
A. मॉडल के सही और गलत वर्गीकरण को दिखाने के लिए / To show correct and wrong classifications of a model
Step 1
Concept
भ्रम सारणी वर्गीकरण परिणामों को तालिका में दिखाती है। / A confusion matrix shows classification results in a table.
Step 2
Why this answer is correct
इससे सही और गलत पूर्वानुमान समझे जाते हैं। / It helps understand correct and wrong predictions.
Step 3
Exam Tip
यह मॉडल मूल्यांकन में उपयोगी है। / It is useful in model evaluation.
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सत्य सकारात्मक का अर्थ क्या है?
What does true positive mean?
#true positive
#confusion matrix
#evaluation
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A जिसे सकारात्मक माना गया और वह वास्तव में सकारात्मक था / Predicted positive and actually positive
B जिसे सकारात्मक माना गया पर वह नकारात्मक था / Predicted positive but actually negative
C जिसे नकारात्मक माना गया और वह सकारात्मक था / Predicted negative but actually positive
D जिसका कोई वर्ग नहीं था / Had no class
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Correct Answer
A. जिसे सकारात्मक माना गया और वह वास्तव में सकारात्मक था / Predicted positive and actually positive
Step 1
Concept
सत्य सकारात्मक में मॉडल का सकारात्मक अनुमान सही होता है। / In true positive the model's positive prediction is correct.
Step 2
Why this answer is correct
वास्तविक परिणाम भी सकारात्मक होता है। / The actual result is also positive.
Step 3
Exam Tip
भ्रम सारणी में यह महत्वपूर्ण माप है। / It is an important part of a confusion matrix.
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झूठा सकारात्मक कब होता है?
When does false positive occur?
#false positive
#confusion matrix
#evaluation
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A मॉडल सकारात्मक बताता है लेकिन वास्तविक परिणाम नकारात्मक होता है / Model predicts positive but actual result is negative
B मॉडल और वास्तविक दोनों सकारात्मक हों / Both model and actual are positive
C मॉडल और वास्तविक दोनों नकारात्मक हों / Both model and actual are negative
D मॉडल कोई परिणाम न दे / Model gives no result
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Correct Answer
A. मॉडल सकारात्मक बताता है लेकिन वास्तविक परिणाम नकारात्मक होता है / Model predicts positive but actual result is negative
Step 1
Concept
झूठा सकारात्मक गलत सकारात्मक अनुमान है। / False positive is a wrong positive prediction.
Step 2
Why this answer is correct
मॉडल सकारात्मक बताता है पर वास्तविकता नकारात्मक होती है। / The model says positive but reality is negative.
Step 3
Exam Tip
इसे भ्रम सारणी में अलग से देखा जाता है। / It is checked separately in a confusion matrix.
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मॉडल प्रशिक्षण के बाद मूल्यांकन क्यों आवश्यक है?
Why is evaluation needed after model training?
#model evaluation
#ai project cycle
#machine learning
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A यह जानने के लिए कि मॉडल कितना सही काम कर रहा है / To know how well the model is working
B मॉडल को छिपाने के लिए / To hide the model
C आंकड़े नष्ट करने के लिए / To destroy data
D प्रशिक्षण को भूलने के लिए / To forget training
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Correct Answer
A. यह जानने के लिए कि मॉडल कितना सही काम कर रहा है / To know how well the model is working
Step 1
Concept
प्रशिक्षण के बाद मॉडल का प्रदर्शन जांचना जरूरी है। / After training model performance must be checked.
Step 2
Why this answer is correct
मूल्यांकन से सही और गलत परिणामों की जानकारी मिलती है। / Evaluation gives information about correct and wrong results.
Step 3
Exam Tip
इससे मॉडल में सुधार किया जा सकता है। / This helps improve the model.
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