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In Class 9 Artificial Intelligence, the topic “Preprocessing” introduces students to the important Data Literacy steps used to make raw data reliable and ready for analysis. Students learn how to identify and handle missing values, remove duplicate or inconsistent entries, correct errors, organize data into suitable formats, and represent information clearly. They also explore why clean, well-structured data improves the accuracy and fairness of observations, patterns, and AI-based decisions.
Easy · Level 1 · 3 questions
TOPIC PRACTICE
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The machine immediately shuts down
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To correct or remove incorrect, incomplete, and irrelevant information
To decorate computer hardware
To hide all model outputs
To eliminate data privacy
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The results will always be correct
The system will make correct decisions without training
The results will not be affected
Incorrect or unreliable results may be produced
Question 1EasyLevel 1
What can be an effect of incorrect data in Artificial Intelligence?कृत्रिम बुद्धिमत्ता में गलत आँकड़ों का क्या प्रभाव हो सकता है?
Correct answer:सही उत्तर:D
AI systems learn patterns and make outputs from the data supplied to them. If the data contain wrong values, missing information, or systematic bias, the system may learn an unsuitable pattern and produce inaccurate or unfair results. Incorrect data do not guarantee correctness or have no effect, and they do not normally make the machine shut down immediately.AI प्रणाली दिए गए आँकड़ों से पैटर्न सीखती और परिणाम देती है। यदि आँकड़ों में गलत मान, कमी या पक्षपात हो, तो प्रणाली अनुपयुक्त पैटर्न सीखकर गलत या अनुचित परिणाम दे सकती है। गलत आँकड़े सही परिणाम की गारंटी नहीं देते, उनका प्रभाव शून्य नहीं होता और वे सामान्यतः मशीन को तुरंत बंद भी नहीं करते।
Why is data cleaning necessary in Artificial Intelligence?कृत्रिम बुद्धिमत्ता में डेटा सफाई क्यों आवश्यक है?
Correct answer:सही उत्तर:A
Data cleaning identifies problems such as duplicate records, missing values, incorrect entries, inconsistent formats, and irrelevant information. Correcting or appropriately removing these problems gives the model more reliable input and can improve its performance. Cleaning does not mean hiding outputs or abandoning privacy protections.डेटा सफाई में दोहराए गए रिकॉर्ड, खाली मान, गलत प्रविष्टियाँ, असंगत प्रारूप और असंबंधित जानकारी जैसी समस्याओं को पहचानना शामिल है। इन्हें सुधारने या उचित रूप से हटाने से मॉडल को अधिक विश्वसनीय डेटा मिलता है और प्रदर्शन बेहतर हो सकता है। डेटा सफाई का अर्थ परिणाम छिपाना या गोपनीयता समाप्त करना नहीं है।
What can happen if an Artificial Intelligence system is given incorrect or incomplete data?कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली को गलत या अधूरे आँकड़े दिए जाएँ, तो क्या हो सकता है?
Correct answer:सही उत्तर:D
An AI system learns relationships and patterns from the information it receives. Incorrect or missing data can cause it to learn distorted patterns, overlook important cases, or produce unreliable predictions and decisions. Good-quality, relevant, and sufficiently representative data generally supports more dependable results, although testing is still required.AI प्रणाली प्राप्त जानकारी से संबंध और पैटर्न सीखती है। गलत या अधूरे आँकड़ों के कारण वह विकृत पैटर्न सीख सकती है, महत्वपूर्ण मामलों को छोड़ सकती है या अविश्वसनीय अनुमान और निर्णय दे सकती है। अच्छी गुणवत्ता वाले, प्रासंगिक और पर्याप्त रूप से प्रतिनिधि डेटा से बेहतर परिणाम मिलते हैं, फिर भी परीक्षण आवश्यक रहता है।
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