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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.
Medium · Level 1 · 2 questions
TOPIC PRACTICE
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डेटा में पैटर्न पहचानने और निर्णय या पूर्वानुमान करने में सहायता करना
कंप्यूटर को बंद करना
डेटासेट से सभी डेटा हटाना
मॉडल के प्रशिक्षण को रोकना
Question 1MediumLevel 1
What qualities should good-quality data have for use in Artificial Intelligence?कृत्रिम बुद्धिमत्ता में उपयोग के लिए अच्छी गुणवत्ता वाले डेटा में कौन-सी विशेषताएँ होनी चाहिए?
Correct answer:सही उत्तर:A
Option A is correct because an AI system learns patterns from the data it receives. Accurate data reflects the real situation, clean data has fewer errors, duplicates, or unnecessary entries, and relevant data is connected to the task being solved. These qualities help the model produce dependable results. Incomplete or inconsistent data can confuse learning, outdated data may not represent current conditions, and intentionally biased data can lead to unfair or misleading predictions.विकल्प A सही है, क्योंकि AI प्रणाली अपने दिए गए डेटा से पैटर्न सीखती है। सटीक डेटा वास्तविक स्थिति को सही ढंग से दर्शाता है, साफ डेटा में कम त्रुटियाँ, अनावश्यक प्रविष्टियाँ या दोहराव होते हैं, और प्रासंगिक डेटा समस्या से जुड़ा होता है। इन गुणों से मॉडल के परिणाम अधिक विश्वसनीय बनते हैं। अधूरा या असंगत डेटा सीखने में भ्रम पैदा कर सकता है, पुराना डेटा वर्तमान स्थिति को सही नहीं दिखा सकता, और जानबूझकर पक्षपाती डेटा अनुचित या भ्रामक परिणाम दे सकता है।
What is the main use of a feature in Artificial Intelligence?कृत्रिम बुद्धिमत्ता में फीचर (विशेषता) का मुख्य उपयोग क्या है?
Correct answer:सही उत्तर:A
A feature is a measurable or descriptive property used to represent an input, such as colour, size, word frequency, or an edge in an image. The model examines features to find patterns and support classification, prediction, or another decision. Turning off a computer, deleting data, or stopping training is an operation, not the purpose of a feature.फीचर डेटा की कोई मापनीय या वर्णनात्मक विशेषता होती है, जैसे रंग, आकार, शब्द की आवृत्ति या चित्र का किनारा। मॉडल फीचरों का विश्लेषण करके पैटर्न पहचानता और वर्गीकरण या पूर्वानुमान जैसे निर्णय करता है। कंप्यूटर बंद करना, डेटा हटाना या प्रशिक्षण रोकना संचालन हैं, फीचर का उपयोग नहीं।
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