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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
Subjects List

प्रशिक्षण और परीक्षण आंकड़ों को अलग रखना क्यों जरूरी है?

Why is it important to keep training and testing data separate?

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Correct Answer

A. नए आंकड़ों पर प्रतिरूप की क्षमता जांचने के लिएTo 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।

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FAQs

Artificial Intelligence Answer, Explanation and Revision Hints

प्रशिक्षण और परीक्षण आंकड़ों को अलग रखना क्यों जरूरी है? / Why is it important to keep training and testing data separate?

Correct Answer: A. नए आंकड़ों पर प्रतिरूप की क्षमता जांचने के लिए / To check model ability on new data. Explanation: 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। / Step 1: The model learns from training data. Step 2: Test data act like new examples. Step 3: Keeping them separate gives a better idea of real performance.

Which concept should I revise for this Artificial Intelligence MCQ?

The model learns from training data.

What exam hint can help solve this Artificial Intelligence question?

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।