Q 1. What is the most common issue when using Machine Learning? / मशीन लर्निंग का उपयोग करते समय सबसे आम समस्या क्या है?

  1. Poor Data Quality
  2. Lack of skilled resources
  3. Inadequate Infrastructure
  4. None of the above

Q 2. What is the output of training process in machine learning? / मशीन लर्निंग में प्रशिक्षण प्रक्रिया का आउटपुट क्या है?

  1. Null
  2. Accuracy
  3. Machine learning model
  4. Machine learning algorithm

Q 3. ............ are the best machine learning method. / ............ सबसे अच्छी मशीन सीखने की विधि है।

  1. Fast
  2. Accuracy
  3. Scalable
  4. All of the above

Q 4. What is called the application of machine learning methods to large databases? / बड़े डेटाबेस में मशीन लर्निंग विधियों के अनुप्रयोग को क्या कहा जाता है?

  1. Data mining
  2. Internet of things
  3. Artificial intelligence
  4. None of the above

Q 5. What are successful applications of Machine Learning? / मशीन लर्निंग के सफल अनुप्रयोग क्या हैं?

  1. Learning to recognize spoken words
  2. Learning to drive an autonomous vehicle
  3. Learning to classify new astronomical structures
  4. All of the above

Q 6. Choose the incorrect numerical functions in the various function representation of machine learning. / मशीन लर्निंग के विभिन्न कार्यों के प्रतिनिधित्व में गलत संख्यात्मक कार्यों का चयन करें।

  1. Case-based
  2. Neural Network
  3. Linear regression
  4. All of true

Q 7. Analysis of Machine Learning algorithm needs ................ / मशीन लर्निंग एल्गोरिथम की आवश्यकता का विश्लेषण ................

  1. Statistical learning theory
  2. Computational learning theory
  3. Both Statistical & Computational learning theory
  4. None of the above

Q 8. What is the full form of PAC? / पीएसी का फुल फॉर्म क्या है?

  1. Probably Approx Cost
  2. Probably Approximate Correct
  3. Probability Approx Communication
  4. None of the above

Q 9. ............ is not a machine learning algorithm. / ............ कोई मशीन लर्निंग एल्गोरिथम नहीं है।

  1. SVG
  2. SVM
  3. Random forest
  4. All of the above

Q 10. Data used to optimize the parameter settings of a supervised learner model is called ............... / पर्यवेक्षित शिक्षार्थी मॉडल की पैरामीटर सेटिंग्स को अनुकूलित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा को ............... कहा जाता है।

  1. Test
  2. Training
  3. Validation
  4. None of the above