Computer - AI and Big Data: Study Practice Questions with detailed Solution - UPSSSC PYQ

AI and Big Data: Study Practice Questions

Test your knowledge on Artificial Intelligence and Big Data Processing.

1. 'AI' का पूर्ण रूप क्या है?

(a) आर्टिफिशियल इंटीग्रल (b) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (c) आर्टिफिशियल इम्पावरमेण्ट (d) एडवांस्ड इंटेलिजेंस

Ans. (b): AI को संक्षेप में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कहा जाता है। इसका उपयोग इंसानों की तरह सोचने और काम करने के लिए सिस्टम बनाने या मशीनें बनाने के लिए किया जाता है।

2. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?

(a) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक ऐसा क्षेत्र है जिसका लक्ष्य इंसानों को अधिक बुद्धिमान बनाना है। (b) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक ऐसा क्षेत्र है जिसका उद्देश्य सुरक्षा में सुधार करना है। (c) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक ऐसा क्षेत्र है जिसका उद्देश्य बुद्धिमान मशीनें विकसित करना है। (d) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक ऐसा क्षेत्र है जिसका लक्ष्य है मेरा डेटा

Ans. (c): आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बुद्धिमान प्रणालियों एवं मशीनों का विकास है जो मनुष्य की तरह ही काम करते हैं और प्रतिक्रिया करते हैं। बुद्धिमत्ता दुनिया में लक्ष्यों को प्राप्त करने की क्षमता की एक प्रक्रिया या घटक है। लोगों, जानवरों और कुछ मशीनों में बुद्धि के विभिन्न प्रकार और स्तर होते हैं।

3. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के आविष्कारक कौन हैं?

(a) जेफ्री हिंटन (b) एंड्रयू एनजी (c) जॉन मैक्कार्थी (d) जुर्गन श्मिधुबर

Ans. (c): जॉन मैक्कार्थी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अनुसंधान में अग्रणी थे, उन्होंने इस क्षेत्र का नाम रखने में मदद की और दशकों तक कंप्यूटर को उन अवधारणाओं को सिखाने में बिताया जो मनुष्यों के लिए सहज हैं।

4. निम्नलिखित में से कौन सी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की शाखा है?

(a) मशीन लर्निंग (b) साइबर फोरेंसिक (c) फुल-स्टैंक डेवलपर (d) नेटवर्क डिजाइन

Ans. (a): मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के महत्त्वपूर्ण उप-क्षेत्रों (शाखा) में से एक है, इसी तरह न्यूरल नेटवर्क, कंप्यूटर विज़न, रोबोटिक्स और एनएलपी भी उप-क्षेत्र हैं। मशीन लर्निंग में, हम कुछ कार्यों को करने के लिए एमएल मॉडल बनाते या प्रशिक्षित करते हैं।

5. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का लक्ष्य क्या है?

(a) कृत्रिम समस्याओं को हल करने के लिए (b) वैज्ञानिक कारणों को निकालने के लिए (c) विभिन्न प्रकार की बुद्धिमत्ता को समझाने के लिए (d) वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए

Ans. (c): आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का लक्ष्य विभिन्न प्रकार की बुद्धिमत्ता की व्याख्या करना है।

6. निम्नलिखित में से कौन सा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का अनुप्रयोग है?

(a) यह फर्म को सुरक्षित करने के लिए कमजोरियों का फायदा उठाने में मदद करता है। (b) भाषा समझ और समस्या समाधान (टेक्स्ट एनालिटिक्स और एनएलपी) (c) वेबसाइट बनाने में आसान (d) यह क्लाउड पर एप्लिकेशन तैनात करने में मदद करता है

Ans. (b): भाषा की समझ और समस्या समाधान एनएलपी और पाठ विश्लेषण क्षेत्र के अंतर्गत आता है जिसमें पाठ की पहचान और पाठ की भावना का विश्लेषण शामिल है। एनएलपी एमएल मॉडल को मुख्य रूप से वह कार्य करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है जो मानव भाषा के भाषण या पाठ को संसाधित करता है। उदाहरण के लिए वॉयस असिस्टेंट।

7. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की प्रक्रिया को कितनी श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया है?

(a) 5 श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया है (b) प्रक्रियाओं को प्रदान किए गए इनपुट के आधार पर वर्गीकृत किया गया है (c) 3 श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया है (d) प्रक्रिया को वर्गीकृत नहीं किया गया है

Ans. (c): इसे 3 चरणों में वर्गीकृत किया गया है। (i) सेंसिंग सेंसर के माध्यम से दुनिया के बारे में डेटा लेना (ii) रीजनिंग- रीजनिंग सेंसर द्वारा महसूस किए गए डेटा को सोचना या संसाधित करना है। (iii) क्रिया- इनपुट और तर्क के आधार पर, अभिनय वातावरण में क्रियाओं को उत्पन्न और नियंत्रित कर रहा है।

8. निम्नलिखित में से किस पैरामीटर के आधार पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को वर्गीकृत किया गया है?

(a) केवल कार्यात्मकता पर आधारित (b) केवल क्षमताओं पर आधारित (c) क्षमताओं और कार्यात्मकता पर आधारित (d) इसे वर्गीकृत नहीं किया गया है

Ans. (c): एआई (AI) के दो मुख्य वर्गीकरण क्षमता और कार्यक्षमता पर आधारित हैं। क्षमता के आधार पर इसे आर्टिफिशियल नैरो इंटेलिजेंस (ANI), आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) और आर्टिफिशियल सुपर इंटेलिजेंस (ASI) में बाँटा गया है। कार्यक्षमता के आधार पर इसे प्रतिक्रियाशील मशीनों, सीमित स्मृति, मन के सिद्धान्त और आत्मजागरूकता में विभाजित किया गया है।

9. निम्नलिखित में से कौन सा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक घटक है?

(a) सीखना (b) प्रशिक्षण (c) डिजाइनिंग (d) पहेली

Ans. (a): सीखना AI का एक प्रमुख घटक है। बुद्धिमत्ता अमूर्त है और मुख्य रूप से पाँच तकनीकों से बनी है। सीखना किसी चीज़ को समझने, अभ्यास करने, सिखाए जाने या अनुभव करके ज्ञान प्राप्त करने की प्रक्रिया है। सीखना किसी भी विषय के बारे में जागरूकता बढ़ाता है, इसलिए सीखना महत्त्वपूर्ण घटकों में से एक है।

10. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एजेंट' का कार्य क्या है?

(a) किसी कार्रवाई के लिए लक्ष्य अनुक्रम की मैपिंग (b) लोगों के सीधे हस्तक्षेप के बिना काम करना (c) किसी कार्रवाई के लिए सिद्धान्त अनुक्रम की मैपिंग (d) किसी कार्रवाई के लिए पर्यावरण अनुक्रम की मैपिंग

Ans. (c): किसी कार्य के लिए सिद्धांत अनुक्रम की मैपिंग AI एजेंट का एक प्रमुख कार्य है। एक गणित फ़ंक्शन जो धारणाओं के संग्रह को कार्यों में परिवर्तित करता है, एजेंट फंक्शन के रूप में जाना जाता है। फंक्शन को एजेंट सॉफ्टवेयर का उपयोग करके कार्यान्वित किया जाता है। एक बार जब मशीन क्रिया-विधि (वातावरण) को समझ लेती है तो उसके द्वारा किए गए कार्यों के लिए एक एजेंट जिम्मेदार होता है।

11. निम्नलिखित में से कौन सा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एजेंट का एक प्रकार नहीं है?

(a) एआई एजेंट सीखना (b) लक्ष्य-आधारित एआई एजेंट (c) सरल रिफ्लेक्स एआई एजेंट (d) एकता-आधारित एआई एजेंट

Ans. (d): एकता आधारित AI एजेंट आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एजेंट का एक प्रकार नहीं है। एजेंट मुख्य रूप से 5 प्रकार के होते हैं- (Simple Reflex Agent, Model-based Reflex Agent, Goal-based Agent, Utility-based Agent, Learning Agent).

12. निम्नलिखित में से कौन सी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए आमतौर पर इस्तेमाल की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषा नहीं है?

(a) पर्ल (b) जावा (c) प्रोलॉग (d) एलआईएसपी

Ans. (a): पर्ल एक स्क्रिप्टिंग भाषा है। यह AI के लिए प्रयोग की जाने वाली भाषा नहीं है। जबकि AI मशीनों को प्रोग्राम करने के लिए अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग किया जाता है।

13. डेनियल बोबो द्वारा विकसित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम का क्या नाम है?

(a) प्रोग्राम को BACON के नाम से जाना जाता है (b) सिस्टम को स्टूडेंट के नाम से जाना जाता है (c) प्रोग्राम को SHRDLU के नामसे जाना जाता है (d) सिस्टम को SIMD के नाम से जाना जाता है

Ans. (b): स्टूडेंट 1964 में डैनियल बोब्रो द्वारा विकसित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम का नाम स्टूडेंट है। डैनियल बोब्रो ने अपने पीएचडी थीसिस के लिए इस एआई प्रोग्राम को लिखने के लिए एलआईएसपी प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग किया था।

14. विद्यार्थी प्रणाली का क्या कार्य है?

(a) प्रोग्राम जो केवल बीजगणित की शब्द समस्याओं को पढ़ सकता है (b) प्रणाली जो बीजगणित की शब्द समस्याओं को हल कर सकती है लेकिन पढ़ नहीं सकती (c) प्रणाली जो बीजगणित की शब्द समस्याओं को पढ़ और हल कर सकती है (d) उपरोक्त में से कोई नहीं

Ans. (c): विद्यार्थी प्रणाली वह प्रणाली है जो बीजगणित की शब्द समस्याओं को पढ़ और हल कर सकती है। डैनियल बोब्रो द्वारा विकसित सिस्टम स्टूडेंट को हाई स्कूल की किताबो की बीजगणित शब्द समस्याओं को पढ़ने और हल करने के लिए एलआईएसपी में लिखा गया था। इसे प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के क्षेत्र में उपलब्धि कहा जाता है।

15. निम्नलिखित में से किस मशीन को मनुष्यों से इनपुट की आवश्यकता होती है लेकिन आउटपुट की व्याख्या स्वयं कर सकती है?

(a) एक्चुएटर्स (b) सेंसर (c) एजेंट्स (d) एआई सिस्टम

Ans. (d): भौतिक कार्य करने के लिए ऊर्जा को एक रूप से दूसरे रूप में परिवर्तित करने के लिए मशीनों में एक्चुएटर्स का उपयोग किया जाता है। सेंसर एक उपकरण है जो परिवर्तनो का पता लगाने के लिए भौतिक वातावरण से संकेत प्राप्त करता है। ए आई सिस्टम मनुष्यों से इनपुट प्राप्त करते हैं और स्वयं आउटपुट की व्याख्या करते हैं।

16. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में सूचित खोज विधियाँ हैं।

(a) 4 (b) 3 (c) 2 (d) 1

Ans. (a): सूचित खोज विधियाँ चार प्रकार की होती हैं। सूचित खोज पद्धति के चार प्रकार हैं सर्वोत्तम-प्रथम खोज, लालची सर्वोत्तम-प्रथम खोज, ए खोज और मेमोरी बाउंडेड हेयुरिस्टिक खोज।

17. AI में प्रस्ताव प्रतीकों की कुल संख्या.............है

(a) 3 प्रस्ताव प्रतीक (b) 1 प्रस्ताव प्रतीक (c) 2 प्रस्ताव प्रतीक (d) कोई प्रस्ताव प्रतीक नहीं

Ans. (c): Al में पूरी तरह से 2 प्रस्ताव प्रतीक हैं। दो प्रस्ताव चिह्न सत्य और असत्य हैं।

18. निम्नलिखित में से कौन सा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का दृष्टिकोण है?

(a) व्यावहारिक दृष्टिकोण (b) मजबूत दृष्टिकोण (c) कमजोर दृष्टिकोण (d) उल्लिखित सभी

Ans. (d): आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के दृष्टिकोण निम्नवत् है - (1) व्यावहारिक दृष्टिकोण (2) मजबूत दृष्टिकोण (3) कमजोर दृष्टिकोण। मजबूत एआई का उपयोग ऐसी मशीनें बनाने के लिए किया जाता है। जो वास्तव में समस्याओं का कारण और समाधान कर सकती हैं। कमजोर एआई कंप्यूटर-आधारित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के निर्माण से संबंधित है जो कि बुद्धिमान होने की तरह कार्य कर सकता है लेकिन वास्तव में समस्याओं का कारण और समाधान नहीं कर सकता है। व्यावहारिक दृष्टिकोण व्यावसायिक रूप से व्यवहार्य 'स्मार्ट' सिस्टम बनाता है। संज्ञानात्मक दृष्टिकोण में, मानव मस्तिष्क कैसे काम करता है, इसके सिद्धांतों का परीक्षण करने के लिए कंप्यूटर का उपयोग किया जाता है।

19. चेहरा पहचान प्रणाली किस प्रकार के दृष्टिकोण पर आधारित है?

(a) कमजोर एआई दृष्टिकोण (b) एप्लाइड एआई दृष्टिकोण (c) संज्ञानात्मक एआई दृष्टिकोण (d) मजबूत एआई दृष्टिकोण

Ans. (b): चेहरा पहचान प्रणाली एप्लाइड एसआई दृष्टिकोण पर आधारित है। व्यावहारिक दृष्टिकोण का उद्देश्य व्यावसायिक रूप से व्यवहार्य 'स्मार्ट' सिस्टम का उत्पादन करना है, उदाहरण के लिए, एक सुरक्षा प्रणाली जो पहुँच प्रदान करने के लिए लोगों के चेहरों को पहचानती है। लागू दृष्टिकोण को पहले ही काफी सफलता मिल चुकी है।

20. निम्नलिखित में से कौन-सा कृत्रिम बुद्धिमत्ता का लाभ है?

(a) समस्या को हल करने में लगने वाले समय को कम करता है (b) सुरक्षा प्रदान करने में मदद करता है (c) सोचने की क्षमता रखता है जिससे काम आसान हो जाता है (d) उपरोक्त सभी

Ans. (d): कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लाभ निम्न है - (1) समस्या को हल करने में लगने वाले समय को कम करता है। (2) सुरक्षा प्रदान करने में मदद करता है। (3) सोचने की क्षमता रखता है जिससे काम आसान हो जाता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक ऐसी मशीन बनाती है जो मानवीय भागीदारी के बिना सोच सकती है और निर्णय ले सकती है।

21. निम्नलिखित में से कौन एआई एजेंट के प्रदर्शन में सुधार कर सकता है?

(a) समझना (b) सीखना (c) अवलोकन करना (d) उल्लिखित सभी

Ans. (b): सीखने का कौशल एआई एजेंट के प्रदर्शन में सुधार कर सकता है। एक एआई एजेंट पिछली स्थिति को सहेजकर उससे सीखता है और भविष्य में दोबारा होने पर उसी स्थिति पर बेहतर प्रतिक्रिया देता है। इसलिए, सीखने से एआई एजेंट के प्रदर्शन में सुधार हो सकता है।

22. एआई एजेंटों के लिए निम्नलिखित में से कौन- संरचना है/हैं?

(a) केवल प्रोग्राम (b) केवल आर्किटेक्चर (c) प्रोग्राम और आर्किटेक्चर दोनों (d) इनमें से कोई भी नहीं

Ans. (c): एक एआई एजेंट प्रोग्राम कार्यों के लिए फ़ंक्शन-मैपिंग (प्रोग्राम-आर्किटेक्चर) अवधारणाओं को लागू करेगा।

23. निम्नलिखित में से किस दृष्टिकोण पर एक बेसिक लाइन फॉलोइंग रोबोट आधारित है?

(a) व्यावहारिक दृष्टिकोण (b) कमजोर दृष्टिकोण (c) मजबूत दृष्टिकोण (d) संज्ञानात्मक दृष्टिकोण

Ans. (b): कमजोर दृष्टिकोण पर एक लाइन फॉलोइंग रोबोट आधारित है। कमजोर दृष्टिकोण एक कंप्यूटर-आधारित कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास से संबंधित है जो बुद्धिमानी से व्यवहार कर सकता है लेकिन वास्तव में मुद्दों का कारण या समाधान नहीं कर सकता है। कमजोर दृष्टिकोण के अनुसार, ठीक से कॉन्फ़िगर किए गए कंप्यूटर मानव बुद्धि की नकल कर सकते हैं।

24. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस.. ..को छोड़कर सभी क्षेत्रों में अत्यधिक विकसित हुआ है

(a) वेब माइनिंग (b) वास्तविक समय गतिशील प्रणालियों में योजनाओं का निर्माण (c) प्राकृतिक भाषा को मजबूती से समझना (d) उल्लिखित सभी

Ans. (d): आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग सभी क्षेत्रों में काम को आसान बनाने और समय सीमा से पहले काम पूरा करने के लिए किया जाता है। हालाँकि, यह वेब माइनिंग, वास्तविक समय गतिशील प्रणालियों में योजनाओं का निर्माण, प्राकृतिक भाषा को मजबूती से समझना क्षेत्रों में उत्कृष्टता हासिल नहीं कर सका। इसलिए, इन क्षेत्रों में सुधार पर अधिक ध्यान देने की आवश्यकता है।

25. निम्नलिखित में से कौन-सा कृत्रिम बुद्धिमान एजेंट/एजेंट का उदाहरण है?

(a) स्वायत्त अंतरिक्ष यान (b) मानव (c) रोबोट (d) उपरोक्त सभी

Ans. (d): स्वायत्त अंतरिक्षयान, मनुष्य को कृत्रिम बुद्धिमान एजेंट माना जा सकता है। सेंसर में आँखे, कान, त्वचा, स्वाद कलिकाएँ आदि शामिल हैं, जबकि प्रभावकों में हाथ, उंगलियाँ, पैर और मुँह शामिल हैं। एजेंट रोबोट हैं, रोबोट पर सेंसर में कैमरा, सोनार, इन्फ्रारेड, बम्पर इत्यादि शामिल हो सकते हैं। एक्चुएटर्स में ग्रिपर, पहिए, लाइट, स्पीकर और अन्य घटक शामिल हो सकते हैं। अपनी इंद्रियों के आधार पर, स्वायत्त अंतरिक्ष यान स्वयं निर्णय लेता है।

26. निम्नलिखित में से कौन-सा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एप्लिकेशन का विस्तार है?

(a) गेम खेलना (b) योजना और शेड्यूलिंग (c) निदान (d) उल्लिखित सभी

Ans. (d): गेम खेलना, योजना और शेड्यूलिंग, निदान आदि सभी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एप्लीकेशन का विस्तार है। हाल के दिनों में एआई का उपयोग सभी क्षेत्रों में विभिन्न रूपों में किया जा रहा है। सभी क्षेत्रों को अपने कामकाज के लिए बुद्धिमत्ता और स्वचालन की आवश्यकता होती है।

27. एआई 'एजेंट' क्या है?

(a) परिवेश से इनपुट लेता है और अपनी बुद्धि का उपयोग करता है और वांछित संचालन करता है (b) रोबोट के बाद लाइन को नियंत्रित करने वाला एक एम्बेडेड प्रोग्राम (c) सेंसर के माध्यम से अपने वातावरण को समझता है और एक्चुएटर्स के माध्यम से उस वातावरण पर कार्य करता है (d) उल्लिखित सभी

Ans. (d): एआई एजेंट को ऐसी किसी भी चीज़ के रूप में परिभाषित किया गया है जो पर्यावरण को समझने और उस पर कार्य करने के लिए सेंसर और एक्चुएटर्स का उपयोग करता है। यह सेंसर के माध्यम से अपने परिवेश से जानकारी प्राप्त करता है, संचालन निष्पादित करता है और एक्चुएटर्स के माध्यम से आउटपुट देता है।

28. निम्नलिखित में से कौन-सा वातावरण रणनीतिक है?

(a) तर्कसंगत (b) नियतात्मक (c) आंशिक (d) स्टोकेस्टिक

Ans. (b): नियतात्मक वातावरण रणनीतिक वातावरण है। एक नियतात्मक वातावरण में आउटपुट एक विशेष स्थिति के आधार पर निर्धारित किया जाता है। यदि पर्यावरण अन्य एजेंटों की कार्रवाई को छोड़कर नियतिवादी है तो इसे नियतिवादी कहा जाता है।

29. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का क्या नाम है जो मशीनों को मानव अंतर्ज्ञान की नकल करने वाली चतुराई से अस्पष्ट जानकारी को संभालने की अनुमति देता है?

(a) मानव बुद्धि (b) बूलियन तर्क (c) कार्यात्मक तर्क (d) फ़ज़ी लॉजिक

Ans. (d): आई.एल.पी. ऐसी परिकल्पनाएं उत्पन्न करता है जो मनुष्यों के लिए पढ़ना आसान हो। लोकप्रिय सामान, मजैसे माइक्रोवेव ओवन, कार और डेस्कटॉप पीसी के लिए प्लग-इन सर्किट बोर्ड, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के पहले व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले व्यावसायिक रूप का उपयोग करते हैं। यह रोबोटों को मानवीय अंतर्ज्ञान जैसी निपुणता के साथ अस्पष्ट डेटा को संभालने में समक्षम बनाता है। (Note: The provided answer explanation for Q29 incorrectly mentions ILP, which is related to Q30. The correct concept for handling vague information with human intuition is Fuzzy Logic.)

30. निम्नलिखित में से कौन ऐसी परिकल्पनाएँ उत्पन्न करता है जो मनुष्यों के लिए पढ़ना आसान हो?

(a) मशीन लर्निंग (b) आईएलपी (c) प्रथम-क्रम तर्क (d) प्रस्तावात्मक तर्क

Ans. (b): आईएलपी (इंडक्टिव लॉजिक प्रोग्रामिंग) कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक उपक्षेत्र है। क्योंकि ILP प्रयोग के वैज्ञानिक चक्र में भाग ले सकता है ताकि यह एक लचीली संरचना का निर्माण कर सकें।

31. कृत्रिम बुद्धिमत्ता में उपलब्ध परिमाणीकरण की कुल संख्या कितनी है?

(a) 4 (b) 3 (c) 1 (d) 2

Ans. (d): परिमाणीकरण दो प्रकार के होते हैं। वे हैं- (ए) सार्वभौमिक (बी) अस्तित्ववादी।

32. कमजोर AI क्या है?

(a) कंप्यूटर पर कार्यान्वित मानसिक मॉडल का उपयोग करके मानसिक क्षमताओं का अध्ययन (b) कंप्यूटर के भीतर मानव बौद्धिक क्षमताओं का अवतार (c) कंप्यूटर प्रोग्राम का एक सेट जो आउटपुट उत्पन्न करता है जिसे बुद्धि को प्रतिबिंबित करने के लिए माना जाएगा यदि यह मनुष्यों द्वारा उत्पन्न किया गया हो (d) सभी का उल्लेख किया गया है

Ans. (a): कमजोर एआई कंप्यूटर पर लागू मानसिक मॉडल का उपयोग करके मानसिक क्षमताओं का अध्ययन है।

33. AI के 5 बड़े विचार निम्नलिखित में से कौन से हैं?

(a) धारणा (b) मानव-एआई इंटरैक्शन (c) सामाजिक प्रभाव (d) उपरोक्त सभी

Ans. (d): 5 बड़े विचार हैं- Representation & Reasoning, Human-AI Interaction, Societal Impact, Perception, Learning.

34. बड़े, जटिल डेटा सेटों के संग्रह के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला शब्द क्या है जिसे पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग टूल का उपयोग करके संसाधित नहीं किया जा सकता है?

(a) बड़ा डेटा (b) छोटा डेटा (c) मध्यम डेटा (d) मिनी डेटा

Ans. (a): बिग डेटा, बड़े जटिल डेटा सेट को संदर्भित करता है जिन्हें उनके आकार, गति और जटिलता के कारण पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग टूल का उपयोग करके संसाधित नहीं किया जा सकता है। जबकि छोटा डेटा, मध्यम डेटा तथा मिनी डेटा वे डेटा है जिनको पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग टूल का उपयोग करके संसाधित किया जा सकता है।

35. निम्नलिखित में से कौन सा बिग डेटा के चार V में से एक नहीं है?

(a) वेग (b) वॉल्यूम (c) विविधता (d) मूल्य

Ans. (d): बिग डेटा के चार V वॉल्यूम, वेग, विविधता और सत्यता (Veracity) हैं। जबकि मूल्य (Value) बिग डेटा के चार V में से एक नहीं है, हालांकि यह एक महत्वपूर्ण पहलू है।

36. संरचित और असंरचित डेटा को ऐसे प्रारूप में बदलने की प्रक्रिया क्या है जिसका आसानी से विश्लेषण किया जा सके?

(a) डेटा माइनिंग (b) डेटा वेयरहाउसिंग (c) डेटा इंटीग्रेशन (d) डेटा प्रोसेसिंग

Ans. (c): डेटा एकीकरण (इंटीग्रेशन) संरचित और असंरचित डेटा को एक ऐसे प्रारूप में बदलने की प्रक्रिया है जिसका आसानी से विश्लेषण किया जा सकता है। डेटा प्रोसेसिंग से तात्पर्य है कि किसी डेटा का विश्लेषण करके उसका अच्छी तरह किसी भी दिए गए तरीके से प्रयोग किया जा सके।

37. छिपे हुए पैटर्न, अज्ञात सहसंबंध, बाजार के रूझान, ग्राहक प्राथमिकताएं और अन्य उपयोगी जानकारी को उजागर करने के लिए बड़े और विविध डेटा सेट की जाँच करने की प्रक्रिया क्या है?

(a) डेटा माइनिंग (b) डेटा वेयरहाउसिंग (c) डेटा इंटीग्रेशन (d) डेटा प्रोसेसिंग

Ans. (a): डेटा माइनिंग छिपे हुए पैटर्न, अज्ञात सहसंबंध, बाजार के रूझान, ग्राहक प्राथमिकताएं और अन्य उपयोगी जानकारी को उजागर करने के लिए बड़े और विविध डेटा सेट की जाँच करने की प्रक्रिया है।

38. निम्नलिखित में से कौन बिग डेटा से जुड़ी आम चुनौती नहीं है?

(a) डेटा गुणवत्ता (b) डेटा एकीकरण (c) डेटा गोपनीयता (d) डेटा दोहराव

Ans. (d): डेटा दोहराव बिग डेटा से जुड़ी आम चुनौती नहीं है। हालाँकि डेटा दोहराव एक समस्या हो सकती है, लेकिन आमतौर पर इसे बिग डेटा से जुड़ी एक आम चुनौती नहीं माना जाता है।

39. निम्नलिखित में से कौन सी तकनीक उन डेटा सेटों से सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए उपयोग की जाती है जो पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग टूल द्वारा संसाधित करने के लिए बहुत बड़े या जटिल हैं?

(a) बिजनेस इंटेलिजेंस (b) मशीन लर्निंग (c) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (d) डेटा साइंस

Ans. (b): मशीन लर्निंग एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग डेटा सेट से सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए किया जाता है। जो पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग टूल द्वारा संसाधित करने के लिए बहुत बड़े या जटिल होते हैं।

40. डेटा को इस तरह से संग्रहीत और प्रबंधित करने की प्रक्रिया क्या है जो कुशल पुनर्प्राप्ति और विश्लेषण की अनुमति देती है?

(a) डेटा वेयरहाउसिंग (b) डेटा माइनिंग (c) डेटा इंटीग्रेशन (d) डेटा प्रोसेसिंग

Ans. (a): डेटा वेयरहाउसिंग डेटा को इस तरह से संग्रहीत और प्रबंधित करने की प्रक्रिया है जो कुशल पुनर्प्राप्ति और विश्लेषण की अनुमति देती है। जबकि डेटा माइनिंग डेटा से पैटर्न निकालने की एक जटिल प्रक्रिया है।

41. निम्नलिखित में से कौन सी बिग डेटा प्रोसेसिंग के लिए उपयोग की जाने वाली एक सामान्य प्रोग्रामिंग भाषा है?

(a) सी ++ (b) जावा (c) पायथन (d) उपरोक्त सभी

Ans. (d): बिग डेटा प्रोसेसिंग के लिए कई प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग किया जाता है, उनमें से कुछ सबसे आम में C++, java और Python शामिल हैं।

42. निम्नलिखित में से कौन सा उपकरण बिग डेटा के प्रसंस्करण और विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाता है?

(a) Hadoop (b) MySQL (c) PostgreSQL (d) Oracle

Ans. (a): Hadoop एक लोकप्रिय ओपन सोर्स टूल है इसका उपयोग बिग डेटा के प्रसंस्करण और विश्लेषण के लिए किया जाता है।

43. निम्नलिखित में से कौन सा एक लोकप्रिय NoSQL डेटाबेस है जिसका उपयोग बिग डेटा प्रोसेसिंग के लिए किया जाता है?

(a) MySQL (b) PostgreSQL (c) Oracle (d) MongoDB

Ans. (d): MongoDB एक लोकप्रिय NoSQL डेटाबेस है जिसका उपयोग बिग डेटा प्रोसेसिंग के लिए किया जाता है।

44. एकाधिक स्त्रोतों से डेटा को एक एकल, एकीकृत दृश्य में संयोजित करने की प्रक्रिया क्या है?

(a) डेटा माइनिंग (b) डेटा वेयरहाउसिंग (c) डेटा इंटीग्रेशन (d) डेटा प्रोसेसिंग

Ans. (c): डेटा एकीकरण कई स्त्रोतों से डेटा को एक एकल, एकीकृत दृश्य में संयोजित करने की प्रक्रिया है।

45. प्रदर्शन से समझौता किए बिना डेटा और ट्रैफ़िक की बढ़ती मात्रा को संभालने की सिस्टम की क्षमता के लिए किस शब्द का उपयोग किया जाता है?

(a) स्केलेबिलिटी (b) विश्वसनीयता (c) उपलब्धता (d) सुरक्षा

Ans. (a): स्केलेबिलिटी आई टी सिस्टम जैसे-एप्लीकेशन, स्टोरेज, डेटाबेस और नेटवर्किंग के लिए आकार या वाल्यूम में बदलाव व होने पर भी ठीक से कार्य को जारी रखने की क्षमता की माप है। स्केलेबिलिटी प्रदर्शन से समझौता किए बिना डेटा और ट्रैफ़िक की बढ़ती मात्रा को संभालने की सिस्टम की क्षमता को संदर्भित करती है।

46. विश्लेषण के लिए उपयोग करने से पहले डेटा को साफ करने और बदलने की प्रक्रिया क्या है?

(a) डेटा माइनिंग (b) डेटा वेयरहाउसिंग (c) डेटा इंटीग्रेशन (d) डेटा प्रीप्रोसेसिंग

Ans. (d): डेटा माइनिंग डेटा से पैटर्न निकालने की एक प्रक्रिया है। जबकि डेटा प्रीप्रोसेसिंग विश्लेषण के लिए उपयोग करने से पहले डेटा को साफ करने और बदलने की प्रक्रिया है।

47. बिग डेटा विश्लेषण में निम्नलिखित में से कौन डेटा का सामान्य प्रकार नहीं है?

(a) संरचित डेटा (b) अर्ध-संरचित डेटा (c) असंरचित डेटा (d) सरल डेटा

Ans. (d): बिग डेटा विश्लेषण में सरल डेटा एक सामान्य प्रकार का डेटा नहीं है। जबकि संरचित डेटा एक ऐसा डेटा है जो एक डेटाबेस या अन्य प्रौद्योगिकी द्वारा आसानी से उपयोग किए जाने वाले प्रारूप में व्यवस्थित होता है।

48. निम्नलिखित में से कौन सा डेटा का विश्लेषण करने की एक विधि है जिसमें डेटा को छोटे उपसमूहों में विभाजित किया जाता है। और कई सर्वर या नोड्स में समानांतर में संसाधित किया जाता है?

(a) बैच प्रोसेसिंग (b) स्ट्रीम प्रोसेसिंग (c) मैपरिड्यूस (d) हाइव

Ans. (c): Map Reduce डेटा का विश्लेषण करने की एक विधि है जिसमें डेटा को छोटे उपसमूहों में विभाजित किया जाता है और कई सर्वर या नोड्स में समानांतर में संसाधित किया जाता है।

49. डेटा उत्पन्न होते ही वास्तविक समय में उसका विश्लेषण करने की प्रक्रिया क्या है?

(a) बैच प्रोसेसिंग (b) स्ट्रीम प्रोसेसिंग (c) मैपरिड्यूस (d) हाइव

Ans. (b): स्ट्रीम प्रोसेसिंग वास्तविक समय में डेटा उत्पन्न होने पर उसका विश्लेषण करने की प्रकिया है।

50. निम्नलिखित में से कौन सी एक लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा है जिसका उपयोग डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग के लिए किया जाता है?

(a) सी (b) जावा (c) पायथन (d) उपरोक्त सभी

Ans. (c): पायथन एक लोकप्रिय प्रोग्रॉमिंग भाषा है जिसका उपयोग डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग के लिए किया जाता है। जबकि जावा एक हाई लेवल की प्रोग्रामिंग भाषा है जिसका उपयोग सॉफ्टवेयर और एप्लीकेशन को बनाने के लिए किया जाता है।

51. निम्नलिखित में से कौन सी बिग डेटा प्रोसेसिंग के लिए उपयोग की जाने वाली सामान्य डेटा स्टोरेज तकनीक नहीं है?

(a) हडूप डिस्ट्रिब्यूटेड फाइल सिस्टम (एचडीएफएस) (b) कैसेंड्रा (c) मायएसक्यूएल (d) अमेज़न एस 3

Ans. (c): MySQL का उपयोग डेटा भंडारण के लिए किया जा सकता है, इसे आमतौर पर बिग डेटा प्रोसेसिंग के लिए उपयोग की जाने वाली सामान्य डेटा भंडारण तकनीक नहीं माना जाता हैं।

52. डेटा को उसकी विषमताओं या विशेषताओं के आधार पर स्वचालित रूप से वर्गीकृत या समूहीकृत करने की प्रक्रिया क्या है?

(a) क्लस्टरिंग (b) वर्गीकरण (c) प्रतिगमन (d) विसंगति का पता लगाना

Ans. (a): क्लस्टरिंग डेटा को उसकी विशेषताओं या विषमताओं के आधार पर स्वचालित रूप से वर्गीकृत या समूहीकृत करने की प्रक्रिया है।

53. कौन सा बिग डेटा विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाने वाला सामान्य डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल नहीं है?

(a) झांकी (b) QlikView (c) माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल (d) D3.js

Ans. (c): Microsoft Excel का उपयोग डेटा विजुअलाइज़ेशन के लिए किया जा सकता है, इसे आमतौर पर बिग डेटा विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाने वाला एक सामान्य डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल नहीं माना जाता है।

54. कौन सा एक लोकप्रिय ओपन सोर्स प्लेटफॉर्म है जिसका उपयोग रीयल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग और एनालिटिक्स के लिए किया जाता है?

(a) अपाचे काफ्का (b) अपाचे हडूप (c) अपाचे स्पार्क (d) अपाचे स्टॉर्म

Ans. (d): अपाचे स्टॉर्म एक लोकप्रिय ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म है जिसका उपयोग रीयल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग और एनालिटिक्स के लिए किया जाता है। जबकि अपाचे स्पार्क बड़े पैमाने पर डेटा सर्च करने के लिए एक ओपेन सोर्स निर्मित एनालिटिकल इंजन है।