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Hello friends!
I hope you all are doing well. For those of you who recently appeared in the B.Sc 2nd Semester AI For Science (VOC 163) exam held on 28th May 2025, I have compiled a complete set of solutions to help you check your answers and understand the correct approach for each question.
At the same time, for all the students who are preparing for the upcoming B.Sc 4th Semester AI For Science exam, I’ve also included important practice questions that can help you in your revision and boost your confidence before the exam.
This post is made with the aim of helping students like you who want to learn better, prepare smarter, and score higher. Whether you’ve already given the exam or are still preparing for it, these questions will surely guide you towards better understanding and success.
Take your time, go through each question carefully, and don’t forget to share this with your friends. Let’s help each other grow!
Stay focused, stay positive, and keep learning! 🌸✨
📘 AI For Science – B.Sc 2nd Semester Exam Solutions & B.Sc 4th Semester Practice Questions
1️⃣ What is GitHub Copilot primarily used for?
GitHub Copilot का मुख्य उपयोग क्या है?
(A) Generating AI-powered code suggestions
(ए) एआई-समर्थित कोड सुझाव उत्पन्न करना
(B) Creating digital artwork
(बी) डिजिटल आर्टवर्क बनाना
(C) Writing academic research papers
(सी) शैक्षणिक शोध पत्र लिखना
(D) Editing video content
(डी) वीडियो सामग्री संपादन करना
✅ Answer/उत्तर: (A) Generating AI-powered code suggestions
Solution/समाधान:
GitHub Copilot एक AI टूल है जो डेवलपर्स को कोडिंग में सहायता करने के लिए AI-सुझाव देता है। यह GitHub और OpenAI द्वारा विकसित किया गया है और कोडिंग प्रक्रिया को तेज और कुशल बनाने के लिए कोड सुझाव उत्पन्न करता है।
2️⃣ Which feature is QuillBot best known for?
QuillBot किस विशेषता के लिए जाना जाता है?
(A) Paraphrasing and rewriting text
(ए) पैराफ्रेजिंग और टेक्स्ट को दोबारा लिखना
(B) Generating 3D animations
(बी) 3D एनिमेशन बनाना
(C) Creating spreadsheet formulas
(सी) स्प्रेडशीट फॉर्मूला बनाना
(D) Designing architectural blueprints
(डी) वास्तुकला की ब्लूप्रिंट बनाना
✅ Answer/उत्तर: (A) Paraphrasing and rewriting text
Solution/समाधान:
QuillBot एक प्रमुख AI टूल है जो टेक्स्ट को पैराफ्रेज और री-राइट करने में माहिर है। यह छात्रों और लेखकों के लिए लिखने की प्रक्रिया को आसान बनाता है।
3️⃣ What AI capability does Canva’s “Magic Design” feature provide?
Canva की “मैजिक डिजाइन” सुविधा क्या प्रदान करती है?
(A) Automatic presentation design from text prompts
(ए) टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से ऑटोमेटिक प्रजेंटेशन डिजाइन
(B) Voice-to-text transcription
(बी) वॉइस टू टेक्स्ट ट्रांसक्रिप्शन
(C) Computer vision for object detection
(सी) वस्तु पहचान के लिए कंप्यूटर विज़न
(D) Database management
(डी) डेटाबेस प्रबंधन
✅ Answer/उत्तर: (A) Automatic presentation design from text prompts
Solution/समाधान:
Canva का “Magic Design” फीचर टेक्स्ट प्रॉम्प्ट के आधार पर स्लाइड प्रजेंटेशन को ऑटोमेटिकली डिजाइन करने की क्षमता प्रदान करता है। इससे उपयोगकर्ताओं को आकर्षक स्लाइड बनाने में सहायता मिलती है।
4️⃣ Beautiful.AI specializes in automating what type of content creation?
Beautiful.AI किस प्रकार की कंटेंट क्रिएशन को ऑटोमेट करता है?
(A) Professional slide presentations
(ए) प्रोफेशनल स्लाइड प्रेजेंटेशन
(B) Music composition
(बी) संगीत रचना
(C) Video game development
(सी) वीडियो गेम डेवलपमेंट
(D) Legal document review
(डी) कानूनी दस्तावेज़ समीक्षा
✅ Answer/उत्तर: (A) Professional slide presentations
Solution/समाधान:
Beautiful.AI एक प्रेजेंटेशन डिजाइन टूल है जो प्रोफेशनल स्लाइड प्रेजेंटेशन बनाने की प्रक्रिया को आसान और ऑटोमेट करता है।
5️⃣ Which tool would be most useful for a team collaborating on a software project?
सॉफ्टवेयर प्रोजेक्ट पर सहयोग करने के लिए किस टूल का सबसे अधिक उपयोग होता है?
(A) QuillBot
(B) CanvaAI
(C) GitHub
(D) Beautiful.AI
✅ Answer/उत्तर: (C) GitHub
Solution/समाधान:
GitHub एक वर्जन कंट्रोल और कोड सहयोग प्लेटफॉर्म है, जिसका उपयोग विशेष रूप से टीम द्वारा सॉफ्टवेयर प्रोजेक्ट्स पर काम करने के लिए किया जाता है। यह टीम के सदस्यों को कोड साझा करने, सहयोग करने और प्रोजेक्ट को मैनेज करने में मदद करता है।
6️⃣ Which clustering algorithm is based on partitioning objects into k groups?
कौन-सा क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म वस्तुओं को k समूहों में विभाजित करने पर आधारित है?
(A) K-Means
(ए) K-Means
(B) Random Forest
(बी) रैंडम फॉरेस्ट
(C) Naive Bayes
(सी) नैव बेयस
(D) Logistic Regression
(डी) लॉजिस्टिक रिग्रेशन
✅ Answer/उत्तर: (A) K-Means
Solution/समाधान:
K-Means एक क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म है जो दिए गए डेटा को k समूहों में विभाजित करने के लिए उपयोग किया जाता है। यह मशीन लर्निंग में अनसुपरवाइज्ड लर्निंग का एक लोकप्रिय एल्गोरिथ्म है।
7️⃣ What is the goal of collaborative filtering?
कोलेबरेटिव फिल्टरिंग का उद्देश्य क्या है?
(A) Predict missing values
(ए) अनुपस्थित मानों की भविष्यवाणी करना
(B) Sort images
(बी) छवियों को क्रमबद्ध करना
(C) Identify frauds
(सी) धोखाधड़ी का पता लगाना
(D) Classify customers
(डी) ग्राहकों का वर्गीकरण करना
✅ Answer/उत्तर: (A) Predict missing values
Solution/समाधान:
Collaborative Filtering का मुख्य उद्देश्य यूज़र डेटा के आधार पर उनकी पसंद या रुचियों की भविष्यवाणी करना है, जैसे Netflix पर मूवी सुझाव देना।
8️⃣ Which type of learning is described as “conditional density estimation”?
“कंडीशनल डेंसिटी इस्टीमेशन” किस प्रकार की लर्निंग को दर्शाता है?
(A) Supervised Learning
(ए) सुपरवाइज्ड लर्निंग
(B) Unsupervised Learning
(बी) अनसुपरवाइज्ड लर्निंग
(C) Reinforcement Learning
(सी) रिइनफोर्समेंट लर्निंग
(D) Semi-Supervised Learning
(डी) सेमी-सुपरवाइज्ड लर्निंग
✅ Answer/उत्तर: (A) Supervised Learning
Solution/समाधान:
Supervised Learning में डेटा का उपयोग करते हुए लेबल्स की भविष्यवाणी करना होता है। Conditional Density Estimation का उपयोग लेबल्स और डेटा पॉइंट्स के बीच रिलेशन जानने के लिए किया जाता है।
9️⃣ Which model type has a fixed set of parameters regardless of data size?
कौन-सा मॉडल डेटा साइज़ के आकार की परवाह किए बिना फिक्स्ड सेट ऑफ पैरामीटर्स रखता है?
(A) Non-Parametric
(ए) नॉन-पैरामेट्रिक
(B) Parametric
(बी) पैरामेट्रिक
(C) Lazy
(सी) लेज़ी
(D) Supervised
(डी) सुपरवाइज्ड
✅ Answer/उत्तर: (B) Parametric
Solution/समाधान:
Parametric मॉडल्स में पैरामीटर्स की एक निर्धारित संख्या होती है, जो डेटा साइज बढ़ने पर भी फिक्स रहती है। उदाहरण: Linear Regression।
🔟 Which of the following is a non-parametric model?
निम्नलिखित में से कौन-सा एक नॉन-पैरामेट्रिक मॉडल है?
(A) Logistic Regression
(ए) लॉजिस्टिक रिग्रेशन
(B) Linear Regression
(बी) लीनियर रिग्रेशन
(C) Decision Trees
(सी) डिसीजन ट्री
(D) Bayesian Networks
(डी) बेयसियन नेटवर्क
✅ Answer/उत्तर: (C) Decision Trees
Solution/समाधान:
Decision Trees एक नॉन-पैरामेट्रिक मॉडल है क्योंकि इसमें डेटा के आकार के आधार पर पेड़ की शाखाएं बनती रहती हैं और पैरामीटर फिक्स नहीं होते।
11️⃣ What is the range of a correlation coefficient?
कोरिलेशन कोएफिशिएंट (सह-संबंध गुणांक) की सीमा क्या होती है?
(A) 0 to 1
(ए) 0 से 1
(B) 0 to 10
(बी) 0 से 10
(C) -1 to +1
(सी) -1 से +1
(D) -10 to +10
(डी) -10 से +10
✅ Answer/उत्तर: (C) -1 to +1
Solution/समाधान:
Correlation Coefficient दो वेरिएबल्स के बीच के रिलेशन को दर्शाता है, जिसकी सीमा -1 (नकारात्मक संबंध) से +1 (सकारात्मक संबंध) तक होती है।
12️⃣ Which practice helps mitigate privacy concerns in AI applications?
एआई अनुप्रयोगों में गोपनीयता की चिंताओं को कम करने में कौन-सा अभ्यास सहायक है?
(A) Data minimization (collecting only what’s necessary)
(ए) डेटा न्यूनतमकरण (केवल आवश्यक डेटा एकत्र करना)
(B) Using the most complex models available
(बी) उपलब्ध सबसे जटिल मॉडल्स का उपयोग करना
(C) Storing all data indefinitely
(सी) सभी डेटा को अनिश्चितकाल तक संग्रहीत करना
(D) Avoiding any data encryption
(डी) किसी भी डेटा एन्क्रिप्शन से बचना
✅ Answer/उत्तर: (A) Data minimization
Solution/समाधान:
AI में गोपनीयता बनाए रखने के लिए सबसे अच्छा अभ्यास यह है कि केवल आवश्यक डेटा ही एकत्र किया जाए। इसे “डेटा न्यूनतमकरण” कहा जाता है।
13️⃣ What is the term for a collection of facts such as numbers, words, measurements, or observations?
संख्या, शब्द, माप या टिप्पणियों जैसे तथ्यों का एक संग्रह क्या कहलाता है?
(A) Graph
(ए) ग्राफ
(B) Algorithm
(बी) एल्गोरिथ्म
(C) Data
(सी) डेटा
(D) Code
(डी) कोड
✅ Answer/उत्तर: (C) Data
Solution/समाधान:
डेटा एक ऐसा शब्द है जो संख्याओं, शब्दों, मापों, या टिप्पणियों के संग्रह को दर्शाता है, जिसका उपयोग विश्लेषण और निष्कर्ष निकालने के लिए किया जाता है।
14️⃣ Which type of graph is best used to show parts of a whole?
कौन सा ग्राफ सम्पूर्ण का हिस्सा दिखाने के लिए सबसे उपयुक्त होता है?
(A) Line graph
(ए) लाइन ग्राफ
(B) Pie chart
(बी) पाई चार्ट
(C) Bar graph
(सी) बार ग्राफ
(D) Scatter plot
(डी) स्कैटर प्लॉट
✅ Answer/उत्तर: (B) Pie chart
Solution/समाधान:
Pie Chart का उपयोग कुल (whole) के विभिन्न हिस्सों को दिखाने के लिए किया जाता है, जैसे प्रतिशत वितरण को दिखाना।
15️⃣ What type of graph is best for showing change over time?
समय के साथ परिवर्तन दिखाने के लिए कौन-सा ग्राफ सबसे अच्छा होता है?
(A) Pie chart
(ए) पाई चार्ट
(B) Bar graph
(बी) बार ग्राफ
(C) Line graph
(सी) लाइन ग्राफ
(D) Histogram
(डी) हिस्टोग्राम
✅ Answer/उत्तर: (C) Line graph
Solution/समाधान:
Line Graph समय के साथ डेटा में परिवर्तन को दिखाने के लिए सबसे अच्छा होता है। यह डेटा पॉइंट्स को एक रेखा से जोड़कर प्रवृत्ति (trend) को दर्शाता है।
16️⃣ A bar graph is best used to represent:
बार ग्राफ का उपयोग किसे दर्शाने के लिए किया जाता है?
(A) Relationships between two numerical variables
(ए) दो संख्यात्मक वेरिएबल्स के बीच संबंध
(B) Proportions in a single dataset
(बी) एकल डेटासेट में अनुपात
(C) Categorical data
(सी) श्रेणीकृत डेटा
(D) Frequency distributions
(डी) फ्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन
✅ Answer/उत्तर: (C) Categorical data
Solution/समाधान:
Bar Graph का उपयोग विभिन्न श्रेणियों (categories) के बीच तुलना दिखाने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, विभिन्न प्रकार की वस्तुओं की बिक्री तुलना।
17️⃣ Which problem is most common with very deep decision trees?
बहुत गहरे डिसीजन ट्री में सबसे सामान्य समस्या क्या होती है?
(A) Underfitting (अंडरफिटिंग)
(B) Overfitting (ओवरफिटिंग)
(C) Low variance (कम वैरिएंस)
(D) Low model capacity (कम मॉडल क्षमता)
✅ Answer/उत्तर: (B) Overfitting
Solution/समाधान:
बहुत गहरे Decision Trees अक्सर ओवरफिटिंग का शिकार हो जाते हैं, क्योंकि वे ट्रेनिंग डेटा के हर छोटे पैटर्न को सीखने की कोशिश करते हैं, जिससे उनका परफॉर्मेंस नए डेटा पर खराब हो जाता है।
18️⃣ What is the purpose of Logistic Regression?
लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उद्देश्य क्या है?
(A) Predict real numbers (वास्तविक संख्याओं की भविष्यवाणी करना)
(B) Predict categories (वर्गों की भविष्यवाणी करना)
(C) Predict clusters (क्लस्टर्स की भविष्यवाणी करना)
(D) Predict distances (दूरी की भविष्यवाणी करना)
✅ Answer/उत्तर: (B) Predict categories
Solution/समाधान:
Logistic Regression एक Classification मॉडल है, जिसका उपयोग डेटा को अलग-अलग वर्गों में विभाजित करने के लिए किया जाता है।
19️⃣ Which type of logistic regression deals with more than two classes?
कौन-सा लॉजिस्टिक रिग्रेशन दो से अधिक वर्गों के साथ कार्य करता है?
(A) Binary Logistic Regression (बाइनरी लॉजिस्टिक रिग्रेशन)
(B) Simple Logistic Regression (सिंपल लॉजिस्टिक रिग्रेशन)
(C) Multinomial Logistic Regression (मल्टीनोमियल लॉजिस्टिक रिग्रेशन)
(D) Multi-Linear Regression (मल्टी-लीनियर रिग्रेशन)
✅ Answer/उत्तर: (C) Multinomial Logistic Regression
Solution/समाधान:
Multinomial Logistic Regression का उपयोग तब किया जाता है जब आउटपुट के लिए एक से अधिक क्लास होते हैं, जैसे रंग (लाल, नीला, हरा)।
20️⃣ Which of these is a key difference between linear and logistic regression?
लिनियर और लॉजिस्टिक रिग्रेशन में प्रमुख अंतर क्या है?
(A) Logistic regression predicts continuous values (लॉजिस्टिक रिग्रेशन निरंतर मान की भविष्यवाणी करता है)
(B) Logistic regression predicts binary/categorical values (लॉजिस्टिक रिग्रेशन बाइनरी/वर्गीय मान की भविष्यवाणी करता है)
(C) Linear regression uses categorical output (लिनियर रिग्रेशन कैटेगोरिकल आउटपुट का उपयोग करता है)
(D) Logistic regression uses continuous output (लॉजिस्टिक रिग्रेशन निरंतर आउटपुट का उपयोग करता है)
✅ Answer/उत्तर: (B) Logistic regression predicts binary/categorical values
Solution/समाधान:
Logistic Regression का उपयोग वर्गीय (Categorical) आउटपुट की भविष्यवाणी के लिए किया जाता है, जबकि Linear Regression निरंतर (Continuous) मान की भविष्यवाणी करता है।
21️⃣ Which unsupervised learning technique helps in reducing dimensions?
कौन-सी अनसुपरवाइज्ड लर्निंग तकनीक आयामों को घटाने में सहायक है?
(A) Reinforcement Learning (रीइनफोर्समेंट लर्निंग)
(B) Principal Component Analysis (PCA) (प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस)
(C) Decision Trees (डिसीजन ट्री)
(D) Support Vector Machine (सपोर्ट वेक्टर मशीन)
✅ Answer/उत्तर: (B) Principal Component Analysis (PCA)
Solution/समाधान:
Principal Component Analysis (PCA) एक अनसुपरवाइज्ड लर्निंग तकनीक है जिसका उपयोग उच्च-आयामी डेटा को कम आयामी डेटा में परिवर्तित करने के लिए किया जाता है, जिससे डेटा एनालिसिस और विज़ुअलाइज़ेशन आसान हो जाता है।
22️⃣ What is the primary concern regarding bias in AI systems?
एआई सिस्टम में बायस (पूर्वाग्रह) के सम्बन्ध में प्राथमिक चिंता क्या है?
(A) They consume too much energy
(ए) वे अत्यधिक ऊर्जा का उपयोग करते हैं
(B) They may perpetuate or amplify existing societal biases
(बी) वे मौजूदा सामाजिक पूर्वाग्रहों को बनाए रख सकते हैं या बढ़ा सकते हैं
(C) They require expensive hardware
(सी) उन्हें महंगे हार्डवेयर की आवश्यकता होती है
(D) They process data too quickly
(डी) वे डेटा को बहुत तेजी से संसाधित करते हैं
✅ Answer/उत्तर: (B) They may perpetuate or amplify existing societal biases
Solution/समाधान:
AI सिस्टम में बायस की प्रमुख चिंता यह होती है कि वे पहले से मौजूद सामाजिक भेदभाव और असमानताओं को बनाए रख सकते हैं या उन्हें और बढ़ा सकते हैं, जिससे समाज में अन्यायपूर्ण परिणाम हो सकते हैं।
23️⃣ Which principle emphasizes that AI systems should explain their decisions?
कौन-सा सिद्धांत इस बात पर जोर देता है कि एआई सिस्टम को अपने निर्णयों की व्याख्या करनी चाहिए?
(A) Transparency (पारदर्शिता)
(B) Scalability (स्केलेबिलिटी)
(C) Profitability (लाभप्रदता)
(D) Automation (स्वचालन)
✅ Answer/उत्तर: (A) Transparency
Solution/समाधान:
AI में पारदर्शिता का अर्थ है कि उपयोगकर्ताओं को यह समझ में आना चाहिए कि कोई AI सिस्टम किस आधार पर निर्णय ले रहा है। यह AI के नैतिक उपयोग के लिए महत्वपूर्ण है।
24️⃣ Why is informed consent important when collecting data for AI training?
एआई प्रशिक्षण के लिए डेटा एकत्र करते समय सूचित सहमति क्यों महत्वपूर्ण है?
(A) To ensure users understand how their data will be used
(ए) यह सुनिश्चित करने के लिए कि उपयोगकर्ता समझ सकें कि उनके डेटा का उपयोग कैसे किया जाएगा
(B) To reduce data storage costs
(बी) डेटा संग्रहण लागत को कम करने के लिए
(C) To make AI systems faster
(सी) AI सिस्टम को तेजी से बनाने के लिए
(D) To eliminate the need for data cleaning
(डी) डेटा सफाई की आवश्यकता को समाप्त करने के लिए
✅ Answer/उत्तर: (A) To ensure users understand how their data will be used
Solution/समाधान:
डेटा एकत्र करने से पहले उपयोगकर्ता की सूचित सहमति लेना अनिवार्य होता है ताकि वे जान सकें कि उनके डेटा का कैसे उपयोग किया जाएगा। यह गोपनीयता और नैतिकता के लिए आवश्यक है।
25️⃣ What does “algorithmic accountability” refer to in AI ethics?
एआई नैतिकता में “एल्गोरिथ्मिक जवाबदेही” का क्या अर्थ है?
(A) The speed at which algorithms process data
(ए) डेटा को संसाधित करने की एल्गोरिदम की गति
(B) The responsibility for AI system outcomes and impacts
(बी) एआई सिस्टम के परिणामों और प्रभावों की जिम्मेदारी
(C) The number of calculations an algorithm can perform
(सी) एल्गोरिथ्म कितनी गणनाएं कर सकता है
(D) The cost of developing AI models
(डी) एआई मॉडल विकसित करने की लागत
✅ Answer/उत्तर: (B) The responsibility for AI system outcomes and impacts
Solution/समाधान:
एल्गोरिथ्मिक जवाबदेही का मतलब है कि AI सिस्टम के कार्यों और उनके परिणामों के लिए जिम्मेदार ठहराया जाना चाहिए। इसका उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि AI सिस्टम के निर्णयों से किसी को नुकसान न पहुंचे और पारदर्शिता बनी रहे।
26️⃣ Which of the following is NOT a commonly used activation function?
निम्नलिखित में से कौन-सा आमतौर पर उपयोग में लिया जाने वाला सक्रियण फ़ंक्शन (Activation Function) नहीं है?
(A) ReLU
(ए) ReLU
(B) Sigmoid
(बी) सिग्मॉइड
(C) Tanh
(सी) टैनएच
(D) Linear Regression
(डी) लीनियर रिग्रेशन
✅ Answer/उत्तर: (D) Linear Regression
Solution/समाधान:
Linear Regression एक सक्रियण फ़ंक्शन नहीं है, यह एक रिग्रेशन मॉडल है। ReLU, Sigmoid और Tanh सामान्यतः सक्रियण फ़ंक्शन के रूप में उपयोग होते हैं।
27️⃣ What is the main purpose of the backpropagation algorithm in neural networks?
न्यूरल नेटवर्क्स में बैकप्रोपेगेशन एल्गोरिदम का मुख्य उद्देश्य क्या है?
(A) To forward propagate data
(ए) डेटा को आगे प्रवाहित करना
(B) To increase model complexity
(बी) मॉडल की जटिलता बढ़ाना
(C) To adjust weights using gradients
(सी) ग्रेडिएंट का उपयोग करके वेट्स को समायोजित करना
(D) To shuffle the dataset
(डी) डेटासेट को फेरबदल करना
✅ Answer/उत्तर: (C) To adjust weights using gradients
Solution/समाधान:
Backpropagation एल्गोरिदम का उपयोग न्यूरल नेटवर्क में वेट्स को अपडेट करने के लिए किया जाता है ताकि मॉडल की सटीकता बढ़ सके।
28️⃣ Which type of neural network is best suited for image recognition tasks?
कौन-सा न्यूरल नेटवर्क प्रकार छवि पहचान कार्यों के लिए सबसे उपयुक्त होता है?
(A) Recurrent Neural Network (RNN)
(ए) रिकरंट न्यूरल नेटवर्क (RNN)
(B) Convolutional Neural Network (CNN)
(बी) कॉन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN)
(C) Feedforward Neural Network (FNN)
(सी) फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क (FNN)
(D) Modular Neural Network (MNN)
(डी) मॉड्यूलर न्यूरल नेटवर्क (MNN)
✅ Answer/उत्तर: (B) Convolutional Neural Network (CNN)
Solution/समाधान:
Image recognition के लिए CNN सबसे उपयुक्त होता है क्योंकि यह पिक्सेल्स और फीचर्स को पहचानने के लिए कॉन्वोल्यूशन ऑपरेशन का उपयोग करता है।
29️⃣ What criterion is commonly used for splitting nodes in a decision tree?
डिसीजन ट्री में नोड विभाजन करने के लिए सामान्यतः कौन-सा मानदंड (क्राइटेरिया) उपयोग किया जाता है?
(A) Confusion matrix
(ए) कन्फ्यूजन मैट्रिक्स
(B) Entropy or Gini Index
(बी) एंट्रॉपी या जिनी इंडेक्स
(C) Regression coefficient
(सी) रिग्रेशन कोएफिशिएंट
(D) Correlation
(डी) कोरिलेशन
✅ Answer/उत्तर: (B) Entropy or Gini Index
Solution/समाधान:
Decision Tree में नोड विभाजन के लिए एंट्रॉपी या जिनी इंडेक्स का उपयोग किया जाता है, जो डेटा के अशुद्धता माप को दर्शाता है।
30️⃣ Which of the following is an advantage of decision trees?
निम्नलिखित में से कौन-सा डिसीजन ट्री का लाभ है?
(A) High bias (उच्च बायस)
(B) Requires feature scaling (फीचर स्केलिंग की आवश्यकता)
(C) Easy to interpret and visualize (समझना और विज़ुअलाइज़ करना आसान)
(D) Only works with categorical data (केवल श्रेणीकृत डेटा के साथ काम करता है)
✅ Answer/उत्तर: (C) Easy to interpret and visualize
Solution/समाधान:
Decision Trees का सबसे बड़ा लाभ यह है कि ये समझने और विज़ुअलाइज़ करने में आसान होते हैं।
31️⃣ Which of these is a categorical variable?
निम्नलिखित में से कौन-सा श्रेणीकृत (Categorical) वेरिएबल है?
(A) Height in cm (ऊंचाई (सेमी. में))
(B) Age (आयु)
(C) Temperature in °C (तापमान (°C में))
(D) Type of smartphone (स्मार्टफोन का प्रकार)
✅ Answer/उत्तर: (D) Type of smartphone
Solution/समाधान:
Categorical variable का मतलब होता है ऐसी विशेषताएं जिन्हें अलग-अलग श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है, जैसे स्मार्टफोन का प्रकार।
32️⃣ What is ChatGPT primarily used for?
ChatGPT का मुख्य उपयोग किसलिए किया जाता है?
(A) Editing videos (वीडियो संपादन करने के लिए)
(B) Designing buildings (भवन डिजाइन करने के लिए)
(C) Generating human-like text and answering questions (मानव जैसे टेक्स्ट उत्पन्न करना और प्रश्नों का उत्तर देना)
(D) Managing financial transactions (वित्तीय लेन-देन प्रबंधन के लिए)
✅ Answer/उत्तर: (C) Generating human-like text and answering questions
Solution/समाधान:
ChatGPT एक AI मॉडल है जो टेक्स्ट जनरेट करने और प्रश्नों का उत्तर देने के लिए उपयोग किया जाता है।
33️⃣ What is the main purpose of GitHub Copilot?
GitHub Copilot का मुख्य उद्देश्य क्या है?
(A) To host websites (वेबसाइट होस्ट करना)
(B) To generate code suggestions using AI (एआई का उपयोग करके कोड सुझाव देना)
(C) To scan for viruses in software (सॉफ्टवेयर में वायरस स्कैन करना)
(D) To test user interfaces (यूजर इंटरफेस का परीक्षण करना)
✅ Answer/उत्तर: (B) To generate code suggestions using AI
Solution/समाधान:
GitHub Copilot डेवलपर्स को AI के माध्यम से कोड लिखने में मदद करता है, जिससे कोडिंग प्रक्रिया तेज और आसान होती है।
34️⃣ GitHub Copilot is developed by GitHub in collaboration with:
GitHub Copilot को GitHub ने किसके सहयोग से विकसित किया है?
(A) Google
(B) Amazon
(C) OpenAI
(D) Microsoft Office
✅ Answer/उत्तर: (C) OpenAI
Solution/समाधान:
GitHub Copilot को GitHub और OpenAI ने मिलकर विकसित किया है।
35️⃣ What is Zotero mainly used for?
Zotero का मुख्य उपयोग किसलिए किया जाता है?
(A) Writing code (कोड लिखने के लिए)
(B) Managing and citing research sources (शोध स्रोत प्रबंधन और संदर्भ देना)
(C) Creating presentations (प्रेजेंटेशन बनाने के लिए)
(D) Designing infographics (इन्फोग्राफिक्स डिजाइन करने के लिए)
✅ Answer/उत्तर: (B) Managing and citing research sources
Solution/समाधान:
Zotero एक शोध संदर्भ प्रबंधन टूल है जो लेखकों और शोधकर्ताओं को उनके सोर्सेस को व्यवस्थित करने और उद्धरण देने में मदद करता है।
36️⃣ Which feature is unique to Zotero among research tools?
शोध टूल्स में से Zotero की कौन-सी विशेषता अद्वितीय मानी जाती है?
(A) Automatic citation generation (स्वचालित (साइटेशन) जनरेशन)
(B) File sharing on social media (सोशल मीडिया पर फाइल साझा करना)
(C) Photo editing (फोटो संपादन)
(D) Video compression (वीडियो कंप्रेशन)
✅ Answer/उत्तर: (A) Automatic citation generation
Solution/समाधान:
Zotero की प्रमुख विशेषता यह है कि यह स्वचालित रूप से उद्धरण उत्पन्न करता है, जो शोधकर्ताओं के लिए इसे उपयोगी बनाता है।
37️⃣ How can AI help in maintaining consistency in writing style across multiple documents?
एआई एक जैसे लेखन शैली को कई दस्तावेजों में कैसे बनाए रखने में मदद कर सकता है?
(A) By generating different writing styles for each document
(ए) हर दस्तावेज के लिए अलग शैली बनाकर
(B) By analyzing and mimicking a specific tone or style
(बी) किसी विशेष स्वर या शैली का विश्लेषण करके और उसकी नकल करके
(C) By converting text into Morse code
(सी) पाठ को मोर्स कोड में बदलकर
(D) By deleting repetitive words
(डी) दोहराए गए शब्दों को हटाकर
✅ Answer/उत्तर: (B) By analyzing and mimicking a specific tone or style
Solution/समाधान:
AI सिस्टम टेक्स्ट का विश्लेषण कर सकता है और एक विशिष्ट लेखन शैली की नकल कर सकता है, जिससे कई दस्तावेजों में शैली की एकरूपता बनी रहती है।
38️⃣ What does the “K” in K-Nearest Neighbors refer to?
K-Nearest Neighbors में “K” का क्या अर्थ है?
(A) Number of features (विशेषताओं की संख्या)
(B) Number of clusters (क्लस्टर्स की संख्या)
(C) Number of nearest neighbors to consider (विचार किये गए निकटतम पड़ोसियों की संख्या)
(D) Number of output classes (आउटपुट वर्गों की संख्या)
✅ Answer/उत्तर: (C) Number of nearest neighbors to consider
Solution/समाधान:
KNN में “K” निकटतम पड़ोसियों (nearest neighbors) की संख्या को दर्शाता है, जो किसी नए डेटा पॉइंट को वर्गीकृत करने के लिए चुने जाते हैं।
39️⃣ Which distance metric is commonly used in KNN for measuring similarity?
KNN में समानता मापने के लिए कौन-सा दूरी मापदंड सामान्यतः उपयोग किया जाता है?
(A) Manhattan Distance (मैनहट्टन दूरी)
(B) Euclidean Distance (यूक्लिडियन दूरी)
(C) Hamming Distance (हैमिंग दूरी)
(D) Cosine Similarity (कोसाइन समानता)
✅ Answer/उत्तर: (B) Euclidean Distance
Solution/समाधान:
KNN में सामान्यतः Euclidean Distance का उपयोग किया जाता है, जो दो बिंदुओं के बीच की सीधी रेखा की दूरी को मापता है।
40️⃣ KNN is considered to be which type of learning algorithm?
KNN किस प्रकार का लर्निंग एल्गोरिद्म माना जाता है?
(A) Supervised and lazy (सुपरवाइज्ड और आलसी)
(B) Unsupervised and eager (अनसुपरवाइज्ड और उत्साही)
(C) Supervised and eager (सुपरवाइज्ड और उत्साही)
(D) Reinforcement-based (रीइन्फोर्समेंट आधारित)
✅ Answer/उत्तर: (A) Supervised and lazy
Solution/समाधान:
KNN एक Supervised Learning एल्गोरिद्म है क्योंकि यह लेबल किए गए डेटा पर काम करता है, और इसे Lazy Learning कहा जाता है क्योंकि यह ट्रेनिंग के दौरान कोई वास्तविक मॉडल नहीं बनाता, बल्कि नए इनपुट पर काम करते समय लेबल करता है।
41️⃣ In an artificial neural network, what is the function of an activation function?
आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क में सक्रिय फ़ंक्शन (Activation Function) का मुख्य कार्य क्या है?
(A) To minimize loss (हानि को न्यूनतम करना)
(B) To introduce non-linearity (नॉन-रेखीयता को जोड़ना)
(C) To update weights (वज़न को अपडेट करना)
(D) To normalize inputs (इनपुट को सामान्य बनाना)
✅ Answer/उत्तर: (B) To introduce non-linearity
Solution/समाधान:
Activation Function का मुख्य कार्य नेटवर्क में नॉन-लाइनियरिटी लाना है, जिससे मॉडल जटिल समस्याओं को हल कर सकता है।
42️⃣ Which of the following is quantitative data?
निम्नलिखित में से कौन-सा मात्रात्मक (Quantitative) डेटा है?
(A) Color of cars (कारों का रंग)
(B) Names of countries (देशों के नाम)
(C) Number of students in a class (एक कक्षा में छात्रों की संख्या)
(D) Types of fruits (फलों के प्रकार)
✅ Answer/उत्तर: (C) Number of students in a class
Solution/समाधान:
Quantitative data वह होता है जिसे मापा या गिना जा सकता है, जैसे कक्षा में छात्रों की संख्या।
43️⃣ In a pie chart, the size of each slice represents:
एक पाई चार्ट में, प्रत्येक स्लाइस का आकार क्या दर्शाता है?
(A) Random distribution (रैंडम वितरण)
(B) Value proportions (मूल्य अनुपात)
(C) Categories in alphabetical order (वर्गों का वर्णानुक्रम में क्रम)
(D) Frequency range (आवृत्ति रेंज)
✅ Answer/उत्तर: (B) Value proportions
Solution/समाधान:
Pie chart में प्रत्येक स्लाइस कुल डेटा के हिस्से (proportion) को दर्शाता है।
44️⃣ Which graph type is commonly used to display the frequency of numerical data grouped into ranges?
कौन-सा ग्राफ संख्यात्मक डेटा की आवृत्ति को रेंज में समूहित करके दिखाने के लिए सामान्यतः प्रयोग किया जाता है?
(A) Histogram (हिस्टोग्राम)
(B) Line graph (लाइन ग्राफ)
(C) Pie chart (पाई चार्ट)
(D) Bar graph (बार ग्राफ)
✅ Answer/उत्तर: (A) Histogram
Solution/समाधान:
Histogram का उपयोग डेटा की आवृत्ति (frequency) को रेंज में दिखाने के लिए किया जाता है।
45️⃣ What does a scatter plot show?
एक स्कैटर प्लॉट क्या दिखाता है?
(A) A ranking of categories (श्रेणियों की रैंकिंग)
(B) Distribution of a single variable (एक ही वेरिएबल का वितरण)
(C) Relationship between two numerical variables (दो संख्यात्मक वेरिएबल्स के बीच संबंध को दिखाता है)
(D) Parts of a whole (सम्पूर्ण के भाग)
✅ Answer/उत्तर: (C) Relationship between two numerical variables
Solution/समाधान:
Scatter plot का उपयोग दो संख्यात्मक वेरिएबल्स के बीच संबंध को दिखाने के लिए किया जाता है।
46️⃣ What is the x-axis usually used for in a graph?
ग्राफ में x-अक्ष का सामान्य उपयोग क्या होता है?
(A) Showing vertical values (ऊर्ध्वाधर मान दिखाना)
(B) Labeling the graph (ग्राफ को लेबल करना)
(C) Displaying categories or independent variables (श्रेणियों या स्वतंत्र वेरिएबल्स को दिखाना)
(D) Displaying dependent variables (आश्रित वेरिएबल्स को दिखाना)
✅ Answer/उत्तर: (C) Displaying categories or independent variables
Solution/समाधान:
x-अक्ष का उपयोग आमतौर पर स्वतंत्र वेरिएबल्स या श्रेणियों को दिखाने के लिए किया जाता है।
47️⃣ How does AI assist non-native English speakers in writing?
एआई गैर-अंग्रेज़ी भाषी लेखकों को लेखन में कैसे सहायता करता है?
(A) By translating text into multiple languages
(ए) पाठ को कई भाषाओं में अनुवाद करके
(B) By suggesting better word choices and sentence structures
(बी) बेहतर शब्द चयन और वाक्य संरचना सुझाकर
(C) By generating music playlists
(सी) संगीत प्लेलिस्ट बनाकर
(D) By creating financial reports
(डी) वित्तीय रिपोर्टें बनाकर
✅ Answer/उत्तर: (B) By suggesting better word choices and sentence structures
Solution/समाधान:
AI टूल्स जैसे Grammarly, भाषा को बेहतर बनाने के लिए शब्दों और वाक्य संरचनाओं के सुझाव देते हैं, जिससे लेखन में सुधार होता है।
48️⃣ Which AI-powered tool is specifically designed for enhancing business writing, such as emails and reports?
कौन-सा एआई-संचालित टूल विशेष रूप से व्यवसायिक लेखन (जैसे ईमेल और रिपोर्ट) को बेहतर बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है?
(A) Grammarly
(B) GitHub Copilot
(C) Blender
(D) Trello
✅ Answer/उत्तर: (A) Grammarly
Solution/समाधान:
Grammarly एक AI-आधारित टूल है जो व्याकरण, शब्द चयन और स्पष्टता को बेहतर बनाकर व्यावसायिक लेखन को सुधारता है।
49️⃣ What is the benefit of using AI for content summarization?
सामग्री के संक्षेपण (Content Summarization) में एआई का लाभ क्या है?
(A) It increases the length of the text (यह पाठ की लंबाई को बढ़ाता है)
(B) It extracts key points and shortens long documents (यह मुख्य बिंदुओं को निकालता है और लंबी दस्तावेजों को छोटा करता है)
(C) It converts text into audio files (यह पाठ को ऑडियो फाइल में बदल देता है)
(D) It generates random paragraphs (यह यादृच्छिक अनुच्छेद उत्पन्न करता है)
✅ Answer/उत्तर: (B) It extracts key points and shortens long documents
Solution/समाधान:
AI आधारित सामग्री संक्षेपण टूल्स लंबी सामग्री को संक्षिप्त कर महत्वपूर्ण बिंदुओं को हाइलाइट करते हैं, जिससे पढ़ना आसान हो जाता है।
50️⃣ Which of the following is an example of an AI tool that can write SEO-optimized content?
निम्नलिखित में से कौन-सा एआई टूल एसईओ-अनुकूलित सामग्री लिख सकता है?
(A) Jasper AI
(B) Google Translate
(C) Canva
(D) Zoom
✅ Answer/उत्तर: (A) Jasper AI
Solution/समाधान:
Jasper AI एक AI लेखन टूल है जो SEO-अनुकूलित कंटेंट बनाने के लिए उपयोग किया जाता है। यह ब्लॉग, आर्टिकल्स, मार्केटिंग कॉपी आदि के लिए कंटेंट जेनरेट करता है।
51️⃣ Which method is NOT a valid approach for handling missing data?
निम्नलिखित में से कौन-सा तरीका गायब डेटा को संभालने के लिए मान्य (valid) नहीं है?
(A) Mean/median imputation (मीन/मीडियन इम्प्यूटेशन)
(B) Complete case analysis (deletion) (कम्प्लीट केस एनालिसिस (डिलीशन))
(C) Random value insertion (रैंडम वैल्यू इंसर्शन)
(D) Predictive modeling (प्रेडिक्टिव मॉडलिंग)
✅ Answer/उत्तर: (C) Random value insertion
Solution/समाधान:
Missing data को संभालने के लिए रैंडम वैल्यू इंसर्शन एक मान्य विधि नहीं है, क्योंकि यह डेटा में अनियमितता और अशुद्धि पैदा कर सकता है।
52️⃣ What is the primary risk of removing all records with missing values?
गायब मान वाले सभी रिकॉर्ड्स को हटाने का प्रमुख जोखिम क्या है?
(A) Increased computational speed (गणना की गति में वृद्धि)
(B) Introduction of bias in the dataset (डेटासेट में पक्षपात का प्रवेश)
(C) Improved model accuracy (मॉडल की सटीकता में सुधार)
(D) Automatic feature scaling (स्वचालित फीचर स्केलिंग)
✅ Answer/उत्तर: (B) Introduction of bias in the dataset
Solution/समाधान:
गायब डेटा वाले सभी रिकॉर्ड हटाने से डेटासेट में पूर्वाग्रह आ सकता है, जिससे परिणाम भ्रामक हो सकते हैं।
53️⃣ Which technique is most effective for identifying outliers in numerical data?
संख्यात्मक डेटा में आउटलाईयर की पहचान के लिए सबसे प्रभावी तकनीक कौन-सी है?
(A) One-hot encoding (वन-हॉट एन्कोडिंग)
(B) Z-score analysis (Z-स्कोर विश्लेषण)
(C) Label encoding (लेबल एन्कोडिंग)
(D) Principal Component Analysis (प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस)
✅ Answer/उत्तर: (B) Z-score analysis
Solution/समाधान:
Z-score analysis आउटलाईयर का पता लगाने में सबसे प्रभावी तकनीक है, क्योंकि यह मापता है कि कोई डेटा पॉइंट कितनी दूर तक औसत से विचलित हुआ है।
54️⃣ What does one-hot encoding accomplish in data representation?
डेटा प्रतिनिधित्व में वन-हॉट एन्कोडिंग क्या पूरा करता है?
(A) Converts categorical variables to binary columns (श्रेणीकृत वेरिएबल्स को बाइनरी कॉलम में बदलता है)
(B) Normalizes all numerical values (सभी संख्यात्मक मानों को सामान्य करता है)
(C) Removes all outliers automatically (सभी आउटलाईयर को स्वतः हटा देता है)
(D) Compresses image data (इमेज डेटा को कंप्रेस करता है)
✅ Answer/उत्तर: (A) Converts categorical variables to binary columns
Solution/समाधान:
One-hot encoding का उपयोग श्रेणीकृत डेटा को बाइनरी कॉलम्स में बदलने के लिए किया जाता है, ताकि मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म इसे समझ सके।
55️⃣ When should you consider capping/flooring outliers instead of removing them?
आउटलाईयर को हटाने की बजाय उन्हें कैपिंग/फ्लोरिंग करने पर कब विचार करना चाहिए?
(A) When outliers represent measurement errors (जब आउटलाईयर माप त्रुटियों को दर्शाते हैं)
(B) When outliers contain meaningful extreme values (जब आउटलाईयर में महत्वपूर्ण चरम मान शामिल होते हैं)
(C) When the dataset is very small (जब डेटा सेट बहुत छोटा हो)
(D) When working with text data only (केवल टेक्स्ट डेटा के साथ काम करते समय)
✅ Answer/उत्तर: (B) When outliers contain meaningful extreme values
Solution/समाधान:
जब आउटलाईयर महत्वपूर्ण जानकारी रखते हैं, तब उन्हें पूरी तरह से हटाने की बजाय कैपिंग/फ्लोरिंग करना बेहतर होता है।
56️⃣ Which AI tool is best suited for generating creative writing, such as stories or poems?
कौन-सा एआई टूल रचनात्मक लेखन, जैसे कहानियाँ या कविताएँ बनाने के लिए सबसे उपयुक्त है?
(A) GitHub Copilot
(B) ChatGPT
(C) DeepSeek
(D) Microsoft Excel
✅ Answer/उत्तर: (B) ChatGPT
Solution/समाधान:
ChatGPT एक AI भाषा मॉडल है जो रचनात्मक लेखन, जैसे कहानियां, कविताएं, और लेख तैयार करने में मदद करता है।
57️⃣ How can AI assist in improving grammar and spelling in written content?
एआई लिखित सामग्री में व्याकरण और वर्तनी सुधारने में कैसे मदद कर सकता है?
(A) By generating code snippets (कोड स्निपेट जनरेट करके)
(B) By providing real-time corrections and suggestions (रीयल-टाइम सुधार और सुझाव प्रदान करके)
(C) By creating video content (वीडियो सामग्री बनाकर)
(D) By designing infographics (इन्फोग्राफिक्स डिजाइन करके)
✅ Answer/उत्तर: (B) By providing real-time corrections and suggestions
Solution/समाधान:
AI टूल्स जैसे Grammarly लिखित सामग्री में व्याकरण और वर्तनी की गलतियों को पहचानकर तुरंत सुधार और सुझाव देते हैं।
58️⃣ Which feature of AI writing tools helps in paraphrasing text while retaining the original meaning?
AI लेखन टूल्स की कौन-सी विशेषता मूल अर्थ बनाए रखते हुए पाठ को पुनः लिखने में मदद करती है?
(A) Text summarization (पाठ संक्षेपण)
(B) Sentiment analysis (भाव विश्लेषण)
(C) Rewriting/rephrasing (पुनर्लेखन/वाक्य निर्माण)
(D) Image generation (छवि निर्माण)
✅ Answer/उत्तर: (C) Rewriting/rephrasing
Solution/समाधान:
AI टूल्स में री-राइटिंग/री-फ्रेजिंग फीचर मूल विचार को बनाए रखते हुए पाठ को नए शब्दों में लिखने की सुविधा प्रदान करता है।
59️⃣ What is a common use of AI in academic writing?
शैक्षणिक लेखन में एआई का एक सामान्य उपयोग क्या है?
(A) Generating citations and references (संदर्भ और उद्धरण जनरेट करना)
(B) Creating 3D models (3D मॉडल बनाना)
(C) Editing videos (वीडियो संपादन करना)
(D) Managing social media posts (सोशल मीडिया पोस्ट प्रबंधन करना)
✅ Answer/उत्तर: (A) Generating citations and references
Solution/समाधान:
AI टूल्स जैसे Zotero और Mendeley शैक्षणिक लेखन में उद्धरण और संदर्भ उत्पन्न करने में मदद करते हैं।
60️⃣ Which AI tool can help in generating blog post ideas and outlines?
कौन-सा एआई टूल ब्लॉग पोस्ट के विचार और रूपरेखा बनाने में मदद कर सकता है?
(A) Google Sheets
(B) ChatGPT
(C) Adobe Photoshop
(D) AutoCAD
✅ Answer/उत्तर: (B) ChatGPT
Solution/समाधान:
ChatGPT ब्लॉग पोस्ट के लिए विचार, विषय, शीर्षक और रूपरेखा तैयार करने में सहायता करता है, जिससे सामग्री लेखन में मदद मिलती है।
