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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
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7 results found for "preprocessing" in all classes.

Question Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Computer Vision Class 12 Level 10

कंप्यूटर दृष्टि में चित्र पूर्वप्रसंस्करण का उद्देश्य क्या है?

What is the purpose of image preprocessing in computer vision?

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Correct Answer

A. चित्र को प्रतिरूप के लिए उपयुक्त बनानाTo make images suitable for the model

Step 1

Concept

कच्चे चित्र आकार प्रकाश या गुणवत्ता में अलग हो सकते हैं। / Raw images can differ in size light or quality.

Step 2

Why this answer is correct

पूर्वप्रसंस्करण उन्हें अधिक उपयुक्त बनाता है। / Preprocessing makes them more suitable.

Step 3

Exam Tip

इससे पहचान कार्य बेहतर हो सकता है। / This can improve recognition tasks.

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Question Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Data Processing Class 12 Level 8

आंकड़ा पूर्वप्रसंस्करण का उद्देश्य क्या है?

What is the purpose of data preprocessing?

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Correct Answer

A. कच्चे आंकड़ों को उपयोग के लिए तैयार करनाTo prepare raw data for use

Step 1

Concept

कच्चे आंकड़ों में त्रुटि अधूरे मान या असमान रूप हो सकते हैं। / Raw data may have errors missing values or different formats.

Step 2

Why this answer is correct

पूर्वप्रसंस्करण उन्हें व्यवस्थित करता है। / Preprocessing organizes them.

Step 3

Exam Tip

इससे प्रशिक्षण और विश्लेषण बेहतर हो सकते हैं। / It can improve training and analysis.

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Question Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Data Processing Class 12 Level 10

विशेषता चयन का मुख्य उद्देश्य क्या है?

What is the main purpose of feature selection?

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Correct Answer

A. महत्वपूर्ण गुणों को चुनकर प्रतिरूप को बेहतर बनानाTo improve the model by selecting important attributes

Step 1

Concept

सभी विशेषताएं समान रूप से उपयोगी नहीं होतीं। / All features are not equally useful.

Step 2

Why this answer is correct

महत्वपूर्ण विशेषताओं को चुनने से सीखना बेहतर हो सकता है। / Choosing important features can improve learning.

Step 3

Exam Tip

इससे प्रतिरूप सरल और प्रभावी बन सकता है। / This can make the model simpler and more effective.

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Question Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Data Processing Class 12 Level 10

आंकड़ा रूपांतरण का उपयोग किसलिए किया जाता है?

What is data transformation used for?

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Correct Answer

A. आंकड़ों को उपयुक्त रूप में बदलने के लिएTo convert data into a suitable form

Step 1

Concept

कच्चे आंकड़े हमेशा प्रशिक्षण के लिए तैयार नहीं होते। / Raw data are not always ready for training.

Step 2

Why this answer is correct

रूपांतरण उन्हें उपयुक्त रूप में बदलता है। / Transformation converts them into a suitable form.

Step 3

Exam Tip

इससे आगे का विश्लेषण और अधिगम आसान होता है। / This makes analysis and learning easier.

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Question Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Data Processing Class 12 Level 10

आंकड़ा सफाई में अधूरे मानों को क्यों संभाला जाता है?

Why are missing values handled in data cleaning?

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Correct Answer

A. क्योंकि वे विश्लेषण और प्रशिक्षण को प्रभावित कर सकते हैंBecause they can affect analysis and training

Step 1

Concept

अधूरा मान बताता है कि कुछ जानकारी गायब है। / A missing value means some information is absent.

Step 2

Why this answer is correct

ऐसे मान गलत निष्कर्ष या कमजोर प्रशिक्षण दे सकते हैं। / Such values may lead to wrong conclusions or weak training.

Step 3

Exam Tip

इसलिए उन्हें भरना हटाना या जांचना जरूरी हो सकता है। / So they may need filling removing or checking.

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Question Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Data Processing Class 12 Level 8

श्रेणीबद्ध आंकड़ों को संख्या में बदलना क्यों जरूरी हो सकता है?

Why may categorical data need to be converted into numbers?

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Correct Answer

A. क्योंकि कई विधियां संख्यात्मक इनपुट लेती हैंBecause many methods take numerical input

Step 1

Concept

कुछ विशेषताएं शब्दों के रूप में होती हैं। / Some features are in words.

Step 2

Why this answer is correct

कई अधिगम विधियां संख्या पर काम करती हैं। / Many learning methods work on numbers.

Step 3

Exam Tip

इसलिए श्रेणियों को संख्यात्मक रूप में बदलना उपयोगी हो सकता है। / So categories may be converted into numerical form.

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Question Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Data Processing Class 12 Level 8

सामान्यीकरण का उपयोग आंकड़ों में क्यों किया जाता है?

Why is normalization used in data?

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Correct Answer

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

Step 1

Concept

अलग-अलग विशेषताओं के मान अलग पैमानों पर हो सकते हैं। / Different features can have values on different scales.

Step 2

Why this answer is correct

सामान्यीकरण उन्हें समान पैमाने पर लाने में मदद करता है। / Normalization helps bring them to a common scale.

Step 3

Exam Tip

इससे प्रतिरूप का सीखना संतुलित हो सकता है। / This can make model learning more balanced.

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