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Data Features introduces Class 9 students to the properties that make data useful in Artificial Intelligence. As part of Data Literacy, students explore attributes such as data type, size, range, format, accuracy, completeness, and consistency, and learn how these features affect interpretation and model outcomes. They connect tables and simple datasets with real-world questions, identify patterns or irregularities, and understand why well-described, reliable data supports fairer and more meaningful AI solutions.
Easy · Level 1 · 4 questions
TOPIC PRACTICE
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4 questions
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Being relevant and correct
Being intentionally incorrect
Being incomplete
Being unrelated to the problem
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Unrelated facts
Reliable and relevant past data
Colour of the machine
Colour of the room wall
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Accurate, clean, and task-relevant data
Incorrect and incomplete data
Data unrelated to the problem
Intentionally biased data
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It always increases errors
It is only decoration
It hides the problem
It helps in recognition and decision-making
Question 1EasyLevel 1
Which quality of good data is necessary in Artificial Intelligence?कृत्रिम बुद्धिमत्ता में अच्छे आँकड़ों की कौन-सी विशेषता जरूरी है?
Correct answer:सही उत्तर:A
AI systems depend on data to learn patterns and produce outputs. Data should be relevant to the problem and accurate enough to represent the situation; otherwise, the model may learn misleading relationships or make unreliable predictions. Option A gives two essential qualities. Intentionally wrong, incomplete, or unrelated data can reduce performance and create unfair results.AI प्रणाली पैटर्न सीखने और परिणाम देने के लिए डेटा पर निर्भर करती है। डेटा समस्या से संबंधित और पर्याप्त रूप से सही होना चाहिए, ताकि मॉडल वास्तविक स्थिति को ठीक से समझ सके। इसलिए A सही है। जानबूझकर गलत, अधूरा या असंबंधित डेटा गलत पैटर्न और अविश्वसनीय या पक्षपाती परिणाम पैदा कर सकता है।
Which information is most useful for making predictions in Artificial Intelligence?कृत्रिम बुद्धिमत्ता में भविष्यवाणी करने के लिए कौन-सी जानकारी सबसे उपयोगी होती है?
Correct answer:सही उत्तर:B
A prediction model learns relationships from past examples that are relevant to the outcome being predicted. Reliable data reduce the risk of learning from errors, while relevant features provide useful signals. An unrelated fact, such as a machine or wall colour, normally adds noise and may mislead the model. Such a colour would matter only if evidence showed a genuine connection with the target.भविष्यवाणी करने वाला मॉडल उन पिछले उदाहरणों से संबंध सीखता है जो अनुमानित परिणाम से प्रासंगिक हों। विश्वसनीय आँकड़े गलत पैटर्न सीखने का जोखिम घटाते हैं और प्रासंगिक विशेषताएँ उपयोगी संकेत देती हैं। मशीन या दीवार का रंग सामान्यतः असंबंधित शोर है; वह तभी उपयोगी होगा जब प्रमाणित रूप से उसका परिणाम से संबंध हो।
What is a key characteristic of good data in Artificial Intelligence?कृत्रिम बुद्धिमत्ता में अच्छे डेटा की प्रमुख विशेषता क्या है?
Correct answer:सही उत्तर:A
Good AI data should be accurate, sufficiently complete, clean, and relevant to the problem being studied. Such data gives a model a better basis for finding patterns and producing useful results. Option A is correct. Incorrect, irrelevant, incomplete, or intentionally biased data can make outputs unreliable or unfair.अच्छा AI डेटा सटीक, यथासंभव पूर्ण, स्वच्छ और समस्या से संबंधित होना चाहिए। इससे मॉडल को सही पैटर्न पहचानने और उपयोगी परिणाम देने का बेहतर आधार मिलता है, इसलिए A सही है। गलत, असंबंधित, अधूरा या जानबूझकर पक्षपाती डेटा परिणामों को अविश्वसनीय या अनुचित बना सकता है।
What is the importance of a feature in Artificial Intelligence?कृत्रिम बुद्धिमत्ता में विशेषता का क्या महत्व है?
Correct answer:सही उत्तर:D
A feature is a measurable or identifiable property of an object, record, or event, such as colour, size, word frequency, or temperature. AI models use relevant features to distinguish examples, classify them, and support predictions. Features do not automatically increase errors; their usefulness depends on their quality and relevance.विशेषता किसी वस्तु, रिकॉर्ड या घटना का पहचान योग्य या मापने योग्य गुण होती है, जैसे रंग, आकार, शब्दों की आवृत्ति या तापमान। AI मॉडल प्रासंगिक विशेषताओं का उपयोग उदाहरणों में अंतर समझने, वर्गीकरण करने और पूर्वानुमान लगाने में करते हैं। विशेषताएँ अपने-आप त्रुटि नहीं बढ़ातीं; उनका लाभ गुणवत्ता और प्रासंगिकता पर निर्भर करता है।
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