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Subjects
Class 12 Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 2: Data Science Methodology Easy Level 8

सामान्यीकरण का उपयोग आंकड़ों में क्यों किया जाता है?

Why is normalization used in data?

Author: Muft Shiksha Editorial Team Published: Updated:
Correct answer and explanation
Correct Answer

A. मानों को एक समान पैमाने पर लाने के लिएTo bring values to a common scale

Explanation

Simple Explanation

सामान्यीकरण में अलग-अलग विशेषताओं के मानों को एक समान या तुलनीय पैमाने पर बदला जाता है। इससे बड़े संख्यात्मक मान वाली विशेषता मॉडल पर अनावश्यक रूप से अधिक प्रभाव नहीं डालती और मशीन लर्निंग का प्रशिक्षण अधिक संतुलित हो सकता है। इसलिए A सही है; सभी मान हटाना या गलत आंकड़े बनाना सामान्यीकरण का उद्देश्य नहीं है। परीक्षा-युक्ति: सामान्यीकरण को data preprocessing की वह प्रक्रिया याद रखें जो feature values को common scale पर लाती है। / Normalization transforms values of different features to a common or comparable scale. This prevents a feature with numerically larger values from having an undue influence on the model and can make machine-learning training more balanced. Therefore, A is correct; deleting values or creating incorrect data is not the purpose of normalization. Exam tip: Remember normalization as a data-preprocessing step that brings feature values to a common scale.

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सामान्यीकरण का उपयोग आंकड़ों में क्यों किया जाता है? / Why is normalization used in data?

Correct Answer: A. मानों को एक समान पैमाने पर लाने के लिए / To bring values to a common scale. Explanation: सामान्यीकरण में अलग-अलग विशेषताओं के मानों को एक समान या तुलनीय पैमाने पर बदला जाता है। इससे बड़े संख्यात्मक मान वाली विशेषता मॉडल पर अनावश्यक रूप से अधिक प्रभाव नहीं डालती और मशीन लर्निंग का प्रशिक्षण अधिक संतुलित हो सकता है। इसलिए A सही है; सभी मान हटाना या गलत आंकड़े बनाना सामान्यीकरण का उद्देश्य नहीं है। परीक्षा-युक्ति: सामान्यीकरण को data preprocessing की वह प्रक्रिया याद रखें जो feature values को common scale पर लाती है। / Normalization transforms values of different features to a common or comparable scale. This prevents a feature with numerically larger values from having an undue influence on the model and can make machine-learning training more balanced. Therefore, A is correct; deleting values or creating incorrect data is not the purpose of normalization. Exam tip: Remember normalization as a data-preprocessing step that brings feature values to a common scale.