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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 - Unit 4: AI with Orange Data Mining Tool Easy Quiz

Artificial Intelligence Part B Subject Specific Skills Unit 4: AI with Orange Data Mining Tool Easy Class 12 Level 10

Level 10 • 5/50 questions • 40 seconds per question.

Level readiness 5/50 Questions
Time Left 03:20 40 sec/question
RewardsCoins + XP
ModeClassic Quiz
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Question 1/5 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 4: AI with Orange Data Mining Tool Class 12 Level 10

वर्गीकरण प्रतिरूप के लिए उपयुक्त परिणाम कौन सा है?

Which is a suitable output for a classification model?

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Correct Answer

A. रोगी या रोगी नहींSick or not sick

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वर्गीकरण प्रतिरूप इनपुट को पहले से निर्धारित श्रेणियों या वर्गों में बाँटता है। “रोगी या रोगी नहीं” दो वर्गों वाला परिणाम है, इसलिए यह द्विआधारी वर्गीकरण का उपयुक्त उदाहरण है। घर की कीमत, तापमान और विक्रय राशि संख्यात्मक सतत मान हैं, जिनका अनुमान सामान्यतः प्रतिगमन में लगाया जाता है। परीक्षा टिप: श्रेणीगत परिणाम वर्गीकरण और संख्यात्मक मान का अनुमान प्रतिगमन से संबंधित होता है। / A classification model assigns an input to one of the predefined categories or classes. “Sick or not sick” has two possible classes, so it is a suitable example of binary classification. House price, temperature, and sales amount are continuous numerical values, which are generally predicted using regression. Exam tip: Remember classification for categories and regression for numerical values.

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Question 2/5 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 4: AI with Orange Data Mining Tool Class 12 Level 10

सुव्यवस्थित अधिगम और अव्यवस्थित अधिगम में मुख्य अंतर क्या है?

What is the main difference between supervised and unsupervised learning?

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Correct Answer

A. सुव्यवस्थित अधिगम में इनपुट के साथ सही आउटपुट भी दिए जाते हैंSupervised learning provides the correct output along with each input

Explanation

Simple Explanation

सुव्यवस्थित अधिगम में मॉडल को इनपुट डेटा के साथ उसके सही आउटपुट या लेबल भी दिए जाते हैं, इसलिए वह इनपुट और आउटपुट के बीच संबंध सीखता है। इसके विपरीत, अव्यवस्थित अधिगम में लेबल पहले से नहीं दिए जाते और मॉडल स्वयं डेटा में समूह या प्रतिरूप खोजता है। इसलिए विकल्प A सही है; विकल्प B अव्यवस्थित अधिगम की विशेषता को गलत बताता है। परीक्षा-युक्ति: supervised learning को labeled data और unsupervised learning को unlabeled data से जोड़कर याद रखें। / In supervised learning, the model receives input data along with the correct outputs or labels and learns the relationship between them. In contrast, unsupervised learning does not provide predefined labels; the model discovers groups or patterns in the data on its own. Therefore, option A is correct, while option B incorrectly assigns labels to unsupervised learning. Exam tip: associate supervised learning with labeled data and unsupervised learning with unlabeled data.

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Question 3/5 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 4: AI with Orange Data Mining Tool Class 12 Level 10

समूह निर्माण का उपयोग किस स्थिति में उपयुक्त है?

When is clustering suitable to use?

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Correct Answer

A. जब समान ग्राहकों के समूह खोजने होंWhen groups of similar customers must be found

Explanation

Simple Explanation

समूह निर्माण (clustering) समान विशेषताओं वाले डेटा बिंदुओं को बिना पहले से दिए गए वर्ग-लेबल के समूहों में बाँटता है। इसलिए समान ग्राहकों के समूह, जैसे खरीदारी व्यवहार के आधार पर ग्राहक-वर्ग, खोजने के लिए यह उपयुक्त है। विकल्प B पर्यवेक्षित वर्गीकरण से संबंधित है, क्योंकि उसमें सही वर्ग पहले से ज्ञात होते हैं। परीक्षा-युक्ति: बिना लेबल वाले डेटा में पैटर्न या समूह खोजने की स्थिति में clustering चुनें। / Clustering groups data points with similar characteristics without using predefined class labels. Therefore, it is suitable for discovering groups of similar customers, such as customer segments based on purchasing behaviour. Option B describes supervised classification because the correct classes are already known. Exam tip: Choose clustering when the task is to discover patterns or groups in unlabeled data.

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Question 4/5 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 4: AI with Orange Data Mining Tool 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

Explanation

Simple Explanation

पुनःस्मरण (Recall) उन सभी वास्तविक रोगग्रस्त मामलों में से सही ढंग से पहचाने गए मामलों का अनुपात है। स्वास्थ्य जांच में रोगग्रस्त व्यक्ति को स्वस्थ बताकर छोड़ देना, यानी false negative, गंभीर परिणाम दे सकता है। इसलिए अधिक से अधिक रोगग्रस्त मामलों को पकड़ना महत्वपूर्ण होता है और पुनःस्मरण को प्राथमिकता दी जा सकती है। विकल्प B गलत है, क्योंकि गलत चेतावनियों को अनदेखा करना उद्देश्य नहीं होता; उन्हें कम करने के लिए precision भी देखी जाती है। परीक्षा-टिप: जब किसी बीमारी के मामले छूटना महंगा हो, तो recall पर विशेष ध्यान दें। / Recall is the proportion of actual diseased cases that are correctly identified. In medical screening, declaring a diseased person healthy—a false negative—can have serious consequences. Therefore, detecting as many diseased cases as possible may be prioritised, making recall especially important. Option B is incorrect because false alarms should not simply be ignored; precision is also considered to control them. Exam tip: Give special attention to recall when missing a positive case has serious consequences.

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Question 5/5 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 4: AI with Orange Data Mining Tool 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

Explanation

Simple Explanation

परिशुद्धता यह बताती है कि मॉडल द्वारा अवांछित बताए गए संदेशों में वास्तव में कितने अवांछित हैं। अधिक परिशुद्धता का अर्थ है कम गलत-सकारात्मक परिणाम, इसलिए सामान्य संदेशों के गलती से स्पैम फ़ोल्डर में जाने की संभावना घटती है। विकल्प B, C और D परिशुद्धता के उद्देश्य नहीं हैं। परीक्षा टिप: परिशुद्धता का संबंध predicted positive मामलों की शुद्धता से होता है। / Precision measures how many messages predicted as spam are actually spam. High precision means fewer false positives, reducing the chance that legitimate messages are incorrectly moved to the spam folder. Options B, C, and D are not purposes of precision. Exam tip: precision focuses on the correctness of predicted positive cases.

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