Computer - AI and Machine Learning: Study Practice Questions with detailed Solution - UPSSSC PYQ
Study Practice Question Set
55. निम्नलिखित में से कौन सी तकनीक एक डेटासेट पर एक मॉडल को प्रशिक्षित करके और नए डेटा पर भविष्यवाणियां करने के लिए डेटा में पैटर्न की पहचान करने के लिए उपयोग की जाती है?
Ans. (b): मशीन लर्निंग एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग डेटासेट पर एक मॉडल को प्रशिक्षित करके और नए डेटा पर भविष्यवाणियां करने के लिए डेटा में पैटर्न की पहचान करने के लिए किया जाता है।
56. निम्नलिखित में से कौन सा मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का सामान्य प्रकार नहीं है?
Ans. (d): निर्णय सीखना एक सामान्य प्रकार का मशीन लर्निंग एल्गोरिदम नहीं है।
57. निम्नलिखित में से कौन सा एक प्रकार का मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है जिसमें मॉडल अपने प्रदर्शन पर प्रतिक्रिया प्राप्त करके परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से सीखता है?
Ans. (c): रिइन्पोर्समेंट लर्निंग एक प्रकार का मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है जिसमें मॉडल अपने प्रदर्शन पर प्रतिक्रिया प्राप्त करके परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से सीखता है।
58. निम्नलिखित में से कौन सा सामान्य मशीन लर्निंग मॉडल है?
Ans. (d): उपरोक्त सभी (डिसीजन ट्रीज, रैंडम फॉरेस्ट, न्यूरल नेटवर्क) सामान्य मशीन लर्निंग मॉडल हैं।
59. निम्नलिखित में से कौन सा यह माप है कि एक मशीन लर्निंग मॉडल नए डेटा पर कितनी अच्छी तरह भविष्यवाणी करने में सक्षम है?
Ans. (d): सटीकता, परिशुद्धता और रिकॉल ये सभी उपाय हैं कि एक मशीन लर्निंग नए डेटा पर कितनी अच्छी तरह भविष्यवाणी करने में सक्षम है।
60. निम्नलिखित में से कौन सी सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं की पहचान करके डेटा की आयामीता को कम करने की एक तकनीक है?
Ans. (a): प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (पीसीए) सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं की पहचान करके डेटा की डाइमेंसनेलिटी को कम करने की एक तकनीक है।
61. निम्नलिखित में से कौन सा बिग डेटा एनालिटिक्स के लिए सामान्य उपयोग की स्थिति नहीं है?
Ans. (d): बिग डेटा एनालिटिक्स का उपयोग इन्वेंट्री मैनेजमेंट के लिए किया जा सकता है, इसे आम तौर पर एक सामान्य उपयोग की स्थिति नहीं है।
62. निम्नलिखित में से कौन सी सतत लक्ष्य चर की भविष्यवाणी करने की एक तकनीक है?
Ans. (b): रिग्रेशन एक Continious target variable की भविष्यवाणी करने की एक तकनीक है, जबकि क्लासिफिकेशन का उपयोग अलग-अलग श्रेणियों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है।
63. कॉमन डेटा को एक साथ समूहीकृत करने की तकनीक निम्नलिखित में से कौन सी है?
Ans. (c): क्लस्टरिंग कॉमन डेटा बिंदुओं को एक साथ समूहीकृत करने की एक तकनीक है, जबकि वर्गीकरण और प्रतिगमन का उपयोग भविष्यवाणियां करने के लिए किया जाता है।
64. निम्नलिखित में से कौन-सी सामान्य डेटा प्रीप्रोसेसिंग तकनीक नहीं है?
Ans. (d): रिग्रेशन एक डेटा प्रीप्रोसेसिंग तकनीक नहीं है, जबकि सामान्यीकरण, वन-हॉट एन्कोडिंग और डायमेंशनेलिटि रिडक्शन आमतौर पर इस्तेमाल की जाने वाली तकनीकें हैं।
65. निम्नलिखित में से कौन सा दो चरों के बीच संबंध का माप है?
Ans. (a): सहसंबंध दो चरों के बीच संबंध का माप है, जबकि सहप्रसरण इस बात का माप है कि दो चार एक साथ कैसे भिन्न होते हैं।
66. निम्नलिखित में से कौन सा सामान्य प्रकार का सहसंबंध गुणांक नहीं है?
Ans. (d): महालनोबिस दूरी दो बिंदुओं के बीच की दूरी का माप है, सहसंबंध गुणांक नहीं।
67. निम्नलिखित में से कौन सा यह माप है कि एक स्वतंत्र चर में परिवर्तन होने पर आश्रित चर में कितना परिवर्तन होता है?
Ans. (c): प्रतिगमन रेखा का ढलान इस बात का माप है कि एक स्वतंत्र चर में परिवर्तन होने पर आश्रित चर में कितना परिवर्तन होता है।
68. मशीन लर्निंग मॉडल के लिए सर्वोत्तम सुविधाओं का चयन करने के लिए निम्नलिखित में से कौन सी सामान्य विधि नहीं है?
Ans. (d): मशीन लर्निंग मॉडल के लिए सर्वोत्तम सुविधाओं का चयन करने के लिए एक्सट्रपलेशन एक सामान्य तरीका नहीं है।
69. निम्नलिखित में से कौन सा यह माप है कि किसी मॉडल की भविष्यवाणियाँ विभिन्न इनपुट मानों के लिए कितनी भिन्न हैं?
Ans. (b): वेरिएंस इस बात का माप है कि किसी मॉडल की भविष्यवाणियां विभिन्न इनपुट मानों के लिए कितनी भिन्न हैं, जबकि बायस इस बात का माप है कि किसी मॉडल की भविष्यवाणियां वास्तविक मूल्यों से कितनी भिन्न हैं।
70. वर्गीकरण के लिए निम्नलिखित में से कौन सा सामान्य मशीन लर्निंग एल्गोरिदम नहीं है?
Ans. (d): लीनियर रिग्रेशन एक वर्गीकरण एल्गोरिदम नहीं है, जबकि लॉजिस्टिक रिग्रेशन, डिसीजन ट्री और के-निकटतम पड़ोसियों का उपयोग आमतौर पर वर्गीकरण के लिए किया जाता है।
71. निम्नलिखित में से कौन डुप्लिकेट डेटा बिंदुओं को हटाकर डेटासेट के आकार को कम करने की एक तकनीक है?
Ans. (c): डिडुप्लीकेशन डुप्लिकेट डेटा बिंदुओं को हटाकर डेटासेट के आकार को कम करने की एक तकनीक है।
72. निम्नलिखित में से कौन सी डेटासेट की आयामीता को कम करने की एक तकनीक है?
Ans. (d): पीसीए डेटा को निम्न-आयामी स्थान में परिवर्तित करके डेटासेट की आयामीता को कम करने की एक तकनीक है।
73. निम्नलिखित में से कौन सा प्रतिगम मॉडल की अच्छाई-फिट का माप है?
Ans. (a): आर-स्कवायर एक प्रतिमान मॉडल की अच्छाई-फिट का माप है, जबकि मीन स्क्वेयर्ड त्रुटि, मीन एब्सोल्यूट एरर और रूट मीन स्कवेयर्ड त्रुटि भविष्यवाणियों की सटीकता के उपाय हैं।
74. निम्नलिखित में से कौन प्रतिगमन के लिए एक सामान्य मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है?
Ans. (d): लीनियर रिग्रेशन, रिग्रेशन के लिए आमतौर पर इस्तेमाल किया जाने वाला मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है।
75. निम्नलिखित में से कौन सी लुप्त डेटा से निपटने की एक तकनीक है?
Ans. (a): इंप्यूटेशन डेटासेट में अन्य मानों का उपयोग करके लापता मानों को भरकर लापता डेटा से निपटने की एक तकनीक है।
76. निम्नलिखित में से कौन सा वर्गीकरण मॉडल की भविष्यवाणियों की गुणवत्ता का माप है?
Ans. (d): परिशुद्धता, रिकॉल और एफ। स्कोर सभी वर्गीकरण मॉडल की भविष्यवाणियों की गुणवत्ता के उपाय हैं।
77. निम्नलिखित में से कौन क्लस्टरिंग मॉडल की गुणवत्ता का माप है?
Ans. (a): WCSS प्रत्येक क्लस्टर में बिन्दुओं के बीच की दूरी मापकर क्लस्टरिंग मॉडल की गुणवत्ता का एक माप है।
78. निम्नलिखित में से कौन सी डेटासेट में शोर को कम करने की एक तकनीक है?
Ans. (c): स्मृथिंग डेटा पर फ़िल्टर या फंक्शन लागू करके डेटासेट में शोर को कम करने की एक तकनीक है।
79. विश्लेषण को आसान बनाने के लिए डेटासेट को नए प्रतिनिधित्व में बदलने की तकनीक निम्नलिखित में से कौन सी है?
Ans. (b): पीसीए नए वेरिएबल्स (प्रमुख घटकों) का एक सेट बनाकर डेटासेट को एक नए प्रतिनिधित्व में बदलने की एक तकनीक है जो डेटा में सबसे महत्वपूर्ण जानकारी को कैप्चर करता है।
80. निम्नलिखित में से कौन सी डेटासेट में सुविधाओं को 0 के माध्य और 1 के मानक विचलन के लिए स्केल करने की एक तकनीक है?
Ans. (d): मानकीकरण डेटासेट में सुविधा को 0 के माध्य और 1 के मानक विचलन के लिए स्केल करने की एक तकनीक है, जो कुछ मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए उपयोगी हो सकती है।
81. निम्नलिखित में से कौन सा दो डेटा बिंदुओं के बीच समानता का माप है?
Ans. (a): दूरी दो डेटा बिंदुओं के बीच समानता का एक माप है, सहसंबंध और सहप्रसरण दो चर के बीच संबंध के माप हैं, जबकि भिन्नता एक एकल चर के प्रसार का एक माप है।
82. निम्नलिखित में से कौन सी डेटासेट में आउटलेर्स का पता लगाने की एक तकनीक है?
Ans. (c): बॉक्स प्लॉट एक विज़ुअलाइज़ेशन तकनीक है जिसका उपयोग डेटासेट में आउटलेटर्स की पहचान करने के लिए किया जा सकता है।
83. निम्नलिखित में से कौन सा एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है जिसका उपयोग आमतौर पर वर्गीकरण के लिए किया जाता है?
Ans. (c): डिसीज़न ट्रीज़ एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है जिसका उपयोग आमतौर पर वर्गीकरण के लिए किया जाता है।
84. निम्नलिखित में से कौन सा डेटासेट के प्रसार की माप है?
Ans. (c): मानक विचलन डेटासेट के प्रसार की एक माप है, जबकि माध्य, माध्यिका और मोड केंद्रीय प्रवृत्ति के माप हैं।
85. निम्नलिखित में से कौन सी मशीन लर्निंग मॉडल की जटिलता को कम करने की तकनीक है?
Ans. (a): नियमितीकरण हानि फ़ंक्शन में दंड शब्द जोड़कर मशीन लर्निंग मॉडल की जटिलता को कम करने की एक तकनीक है।
86. निम्नलिखित में से कौन सी डेटासेट में सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं का चयन करने की एक तकनीक है?
Ans. (c): फ़ीचर चयन मॉडल के प्रदर्शन में उनके योगदान के आधार पर डेटासेट में सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं का चयन करने की एक तकनीक है।
87. निम्नलिखित में से कौन सी डेटासेट में मौजूदा सुविधाओं से नई सुविधाएँ बनाने की एक तकनीक है?
Ans. (c): फ़ीचर इंजीरियरिंग मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए डेटासेट में मौजूदा सुविधाओं से नई सुविधाएँ बनाने की एक तकनीक है।
88. निम्नलिखित में से कौन सी असंतुलित डेटासेट से निपटने की एक तकनीक है?
Ans. (d): ओवरसैंपलिंग, अंडरसैंपलिंग और एसएम ओटीई सभी असंतुलित डेटासेट से निपटने की तकनीकें हैं।
89. निम्नलिखित में से कौन सा क्लस्टरिंग मॉडल की गुणवत्ता का एक माप है जो क्लस्टर की संख्या को ध्यान में रखता है?
Ans. (c): कैलिंस्की-हरबाज़ इंडेक्स क्लस्टरिंग मॉडल की गुणवत्ता की एक माप है जो क्लस्टर की संख्या को ध्यान में रखता है।
90. मशीन लर्निंग मॉडल में ओवरफिटिंग को कम करने के लिए निम्नलिखित में से कौन सी तकनीक है?
Ans. (a): नियमितीकरण, हानि फंक्शन में दंड शब्द जोड़कर मशीन लर्निंग मॉडल में ओवरफिटिंग को कम करने की एक तकनीक है।
91. निम्नलिखित में से कौन सा बाइनरी वर्गीकरण मॉडल की गुणवत्ता का एक माप है जो परिशुद्धता और रिकॉल दोनों को ध्यान में रखता है?
Ans. (a): एफ स्कोर एक बाइनरी वर्गीकरण मॉडल की गुणवत्ता का एक माप है जो सटीकता और रिकॉल दोनों को ध्यान में रखता है।
92. निम्नलिखित में से कौन सी डेटासेट में क्लस्टर की इष्टतम संख्या खोजने की तकनीक है?
Ans. (d): एल्बो मेथड, सिल्हूट स्कोर और कैलिंस्की-हरबाज़ इंडेक्स डेटासेट में क्लस्टर की इष्टतम संख्या खोजने के लिए सभी तकनीकें हैं।
93. निम्नलिखित में से कौन सा मशीन लर्निंग का सबसेट है?
Ans. (c): डीप लर्निंग (ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना) एक कंप्यूटर सॉफ्टवेयर है जो मस्तिष्क में न्यूरॉन्स के नेटर्वक की नकल करता है। यह मशीन लर्निंग का सबसेट है और इसे डीप लर्निंग कहा जाता है।
94. मान लें कि आपकी मशीन में तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त बड़ी रैम है। आपके अनुकूल के लिए स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट का उपयोग करने की तुलना में, आपके रैम में फिट होने वाले बैच आकार को चुनने से:
Ans. (c): मान लें कि आपकी मशीन में तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त बड़ी रैम है। आपके अनुकूल के लिए स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट का उपयोग करने की तुलना में, आपके रैम में फिट होने वाले बैच आकार को चुनने से अधिक सटीक लेकिन धीमा अद्यतन होगा।
95. जब आप CNN में 1 × 1 कनवल्शन का उपयोग करते हैं तो निम्नलिखित में से कौन सा कथन सत्य है?
Ans. (d): सीएनएन 1×1 कनवल्शन को टोंटी संरचना कहा जाता है।
96. आरएनएन का मतलब क्या है?
Ans. (a): आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन: )आरएनएन एक बहुस्तरीय तंत्रिका नेटवर्क है जो संदर्भ नोड्स में जानकारी संग्रहीत कर सकता है, जिससे यह डेटा अनुक्रम सीख सकता है और एक संख्या या अन्य अनुक्रम आउटपुट कर सकता है।
97. मशीन लर्निंग क्या है?
Ans. (c): मशीन लर्निंग (एमएल) कंप्यूटर एल्गोरिदम का अध्ययन है जो अनुभव और डेटा के उपयोग से स्वचालित रूप से सुधार कर सकता है। इसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एक भाग के रूप में देखा जाता है। मशीन लर्निंग कंप्यूटर प्रोग्राम के उपयोग के माध्यम से ज्ञान का स्वायत्त अधिग्रहण है। मशीन लर्निंग कंप्यूटर एल्गोरिदम नमूना डेटा के आधार पर एक मॉडल बनाते हैं, जिसें 'प्रशिक्षण डेटा' के रूप में जाना जाता है', ऐसा करने के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना भविष्यवाणियां या निर्णय लेने के लिए। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में किया जाता है, जैसे कि चिकित्सा, ईमेल फ़िल्टरिंग, भाषण पहचान और कंप्यूटर विजन जहां यह मुश्किल या अक्षम्य है आवश्यक कार्यों को करने के लिए पारंपरिक एल्गोरिदम विकसित करना।
98. मशीन लर्निंग तकनीक कितने प्रकार की होती है?
Ans. (a): मशीन लर्निंग तकनीकें तीन (3) प्रकार की होती हैं, जो सुपरवाइज्ड लर्निंग, अनसुपरवाइज्ड लर्निंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग हैं।
99. मशीन लर्निंग का एक उपसमूह है
Ans. (c): मशीन लर्निंग कृत्रिम इंटेलिजेंस का एक उपसमूह है।
100. मशीन लर्निंग AI का एक क्षेत्र है जिसमें लर्निंग एल्गोरिदम शामिल हैं जो ________ हैं
Ans. (d): मशीन लर्निंग AI का एक क्षेत्र है जिसमें लर्निंग एल्गोरिदम शामिल हैं जो निम्न हैं- (1) किसी कार्य को निष्पादित करने पर (2) अनुभव के साथ समय के साथ (3) उनके प्रदर्शन में सुधार करें
101. मशीन लर्निंग के बारे में क्या सत्य है?
Ans. (d): मशीन लर्निंग के बारे में सत्य कथन हैं - (a) मशीन लर्निंग (एमएल) कंप्यूटर विज्ञान का वह क्षेत्र है (b) एमएल एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता है जो एल्गोरिदम या विधि का उपयोग करके कच्चे डेटा से पैटर्न निकालती है। (c) एमएल का मुख्य फोकस कंप्यूटर सिस्टम को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए गए या मानवीय हस्तक्षेप के बिना अनुभव से सीखने की अनुमति देना है।
102. मॉडल आधारित शिक्षण विधियों में, एमएल मॉडल पर एक पुनरावृत्तीय प्रक्रिया होती है जो विभिन्न मॉडल मापदंडों के आधार पर बनाई जाती है, जिसे कहा जाता है?
Ans. (b): मॉडल आधारित शिक्षण विधियों में, एमएल मॉडल पर एक पुनरावृत्तीय प्रक्रिया होती है जो विभिन्न मॉडल मापदंडों के आधार पर बनाई जाती है, जिन्हें हाइपरपैरामीटर कहा जाता है।
103. बैगिंग के विचार पर आधारित निम्नलिखित में से कौन सा व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला और प्रभावी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है?
Ans. (a): रैडोम फ़ॉरेस्ट एल्गोरिथ्म निर्णय वृक्षों का एक समूह है, जिन्हें ज्यादातर बैगिंग विधि से प्रशिक्षित किया जाता है।
104. नियमितीकरण के बारे में निम्नलिखित में से कौन सा कथन सहीं नहीं है?
Ans. (d): नियमितीकरण के बारे में उपरोक्त में से कोई भी कथन सही नहीं है। एक बड़े मूल्य के परिणामस्वरूप एक बड़ा नियमितीकरण जुर्माना होता है। और इसलिए, सरल मॉडल के लिए एक मजबूत प्राथमिकता होती है, जो डेटा को कम कर सकती है।
105. डेटा बिंदुओं में नकारात्मक अवशेष हैं
Ans. (a): डेटा बिन्दुओं में नकारात्मक अवशेष तब होते हैं जब वे प्रतिगमन रेखा से नीचे हैं।
106. रैखिक प्रतिगमन में, हम सर्वोत्तम फिट की रेखा की पहचान करने के लिए मॉडल की न्यूनतम वर्ग त्रुटियों को ____ करने का प्रयास करते है।
Ans. (c): रैखिक प्रतिगमन में, हम सर्वोत्तम फिट की रेखा की पहचान करने के लिए मॉडल की न्यूनतम वर्ग त्रुटियों को छोटा करना करने का प्रयास करते है।
107. एक साधारण एमएलपी मॉडल में इनपुट लेयर में 8 न्यूरॉन, छिपी हुई लेयर में 5 न्यूरॉन और आउटपुट लेयर में 1 न्यूरॉन होता है। हिडन आउटपुट लेयर और इनपुट हिडन लेयर के बीच वेट मैट्रिसेस का आकार क्या है?
Ans. (b): एक साधारण एमएलपी मॉडल में इनपुट लेयर में 8 न्यूरॉन, छिपी हुई लेयर में 5 न्यूरॉन और आउटपुट लेयर में 1 न्यूरॉन होता है। हिडन आउटपुट लेयर और इनपुट हिडन लेयर के बीच वेट मैट्रिसेस का आकार [ 5 एक्स 1], [8 एक्स 5] है।
108. सीएनएन में, अधिकतम पूलिंग होने से हमेशा पैरामीटर कम हो जाते हैं?
Ans. (b): सी एन एन में अधिकतम पूलिंग होने से हमेशा पैरामीटर कम हो जाते है। यह हमेशा सत्य नहीं है, यदि हमारे पास पूलिंग आकार की अधिकतम पूलिंग परत 1 है, तो पैरामीटर वही रहेंगे।
109. इनपुट परत में नोड्स की संख्या 10 और छिपी हुई परत 5 है। इनपुट परत से छिपी हुई परत तक कनेक्शन की अधिकतम संख्या है
Ans. (a): यदि इनपुट परत में नोड्स की संख्या 10 और छिपी हुई परत 5 है तो इनपुट परत से छिपी हुई परत तक कनेक्शन की अधिकतम संख्या 50 है।
110. डीप लर्निंग एल्गोरिदम का कितनी परतों से निर्माण किया जाता है ?
Ans. (b): डीप लर्निंग एल्गोरिदम का निर्माण 3 जुड़ी परतों के साथ किया जाता है। * आंतरिक परत * बाहरी परत * छिपी हुई परत
111. डीप लर्निंग की पहली परत को क्या कहा जाता है?
Ans. (c): पहली परत को इनपुट परत कहा जाता है। अंतिम परत को आउटपुट लेयर कहा जाता है। बीच की सभी परतों को हिडन लेयर्स कहा जाता है।
112. निम्नलिखित में से किस एप्लिकेशन में हम समस्या को हल करने के लिए गहन शिक्षणद का उपयोग कर सकतें हैं?
Ans. (d): हम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग किसी भी फंक्शन का अनुमान लगाने के लिए कर सकते हैं ताकि सैद्धांतिक रूप से इसका उपयोग किसी भी समस्या को हल करने के लिए किया जा सके।
113. गहन शिक्षा की शुरूआत कब हुई?
Ans. (a): गहन शिक्षण का इतिहास 1943 का है जब वॉरेन मैककुलोच और वाल्टर पिट्स ने मानव मस्तिष्क के तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित एक कंप्यूटर मॉडल बनाया था।
114. गहन विद्या के जनक कौन हैं?
Ans. (d): हम यह निष्कर्ष निकालते हैं कि फ्रैंक रोसेनब्लैट ने आज की गहन शिक्षण प्रणालियों के सभी बुनियादी तत्वों का विकास और अन्वेषण किया है, और उन्हें गहन शिक्षण के जनक के रूप में मान्यता दी जानी चाहिए, शायद हिंटन, लेकन और बेंगियों के साथ, जिन्हें अभी-अभी ट्यूरिंग पुरस्कार मिला है। गहन शिक्षण क्रांति के जनक के रूप में।
115. डीप लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण के प्रत्येक युग में निम्नलिखित में से किसका निरंतर इनपुट होगा?
Ans. (a): डीप लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण के प्रत्येक युग में इनपुट और छिपी परत के बीच भार का स्थिर इनपुट होगा।
116. डीप लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण के प्रत्येक युग में निम्नलिखित में से किसका निरंतर इनपुट होगा?
Ans. (a): डीप लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण के प्रत्येक युग में इनपुट और छिपी परत के बीच भार का स्थिर इनपुट होगा।
117. MQTT का पूर्ण रूप है-
Ans. (b): MQTT का पूर्ण रूप Message Queue Telemetry Transport है। यह कम्यूनिकेशन के लिए एक ओपन लाइट वेट मैसेजिंग प्रोटोकॉल है। यह इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IOT) टूल्स और कम बैंडविड्थ या अविश्वसनीय नेटवर्क के लिए अनुकूलित है। यह एक एण्ड पर ऐप्लिकेशन्स और यूज़र्स के बीच कनेक्शन, तथा दूसरे एण्ड पर नेटवर्क और कम्यूनिकेशन प्रदान करता है।
118. IIOT का पूर्ण रूप है-
Ans. (d): IIOT का पूर्ण रूप इंडस्ट्रियल इंटरनेट ऑफ थिंग्स है। इसका प्रयोग मशीनों को बनाने के लिए सेंसर, सॉफ्टवेयर, डिवाइसेज़ और डाटा एनालिटिक्स के साथ डाटा कलेक्शन, एक्सचेंज एवं एनालाइज़ में बहुत उपयोगी है। यह इंडस्ट्रियल इंजीनियरिंग को मजबूत बनाने में बड़ा योगदान दे रहा है। स्मार्ट मशीनें डाटा के माध्यम से कम्यूनिकशन करने में मनुष्यों की तुलना में अधिक एक्यूरेट और कंसिस्टेंट रिजल्ट देती है।
119. निम्न ऊर्जा रेडियो संचालन को सपोर्ट करता है
Ans. (d): ब्लूटूथ एक वायरलेस टेक्नोलॉजी है। यह लो एनर्जी रेडियो ऑपरेशन को सपोर्ट करता है। ब्लूटूथ का इस्तेमाल इलेक्टट्रॉनिक डिवाइसेज के बीच डाटा ट्रांसफर करने के लिए किया जाता है। इसमें डाटा ट्रांसमिशन डिस्टेंस बहुत कम होता है। इस टेक्नोलॉजी के इस्तेमाल में यूज़र्स को कोई भी कॉर्ड्स, केबल्स, एडेप्टर्स की आवश्यकता नहीं होती है।
120. टैग्स, डिवाइस, स्मार्ट फोन पहचान करने में उपयोगी है-
Ans. (c): RFID (Radio Frequency Identification) या NFC (Near Field Communication) टैग्स डिवाइस, स्मार्ट फोन पहचान करने में उपयोगी है। RFID रेडियो फ्रीक्वेंसी पर काम करते हैं और उन्हें टैग व रीडर के बीच साइट की सीधी लाइन की आवश्यकता नहीं होती है। यह सस्ती है और बहुत कम बिजली का उपयोग करती है तथा NFC कम्यूनिकेशन आधारित प्रोटोकॉल का एक सेट है जिसका उपयोग लगभग 10cm की रेंज में दो उपकरणों के बीच कम्यूनिकेशन के लिए किया जाता है। यह उपयोग में बहुत आसान है तथा बेहद सरल सेटअप के साथ कम गति वाला कनेक्शन प्रदान करता है।
121. कौन-सा प्रोटोकॉल यू०डी०पी० को अतुल्यकालिक रूप से प्रभावित करता है?
Ans. (b): CoAP (Constrained Application Protocol) प्रोटोकॉल यू०डी०पी० को अतुल्यकालिक रूप से प्रभावित करता है। यह ऐप्लिकेशन के लिए एक विशिष्ट इंटरनेट ऐप्लिकेशन प्रोटोकॉल है। यह टूल्स को इंटरनेट पर कम्यूनिकेशन करने में सक्षम बनाता है। यह प्रोटोकॉल मुख्य रूप से मशीन-टू-मशीन (M2M) कम्यूनिकेशन के लिए उपयोग किया जाता है और विशेष रूप से IOT सिस्टम के लिए डिजाइन किया गया है, जो HTTP प्रोटोकॉल पर आधारित है।
122. WSN का पूर्ण रूप है-
Ans. (b): WSN का पूर्ण रूप Wireless Sensor Network है। यह एक वायरलेस नेटवर्क है, जो पर्यावरण से सम्बन्धित जानकारियों को उपलब्ध कराने में सहायक होता है। ये सेंसर यंत्र विशेष प्रकार के वातावरण में स्थापित किये जाते हैं और उस वातावरण के प्रमुख घटकों और अवयवों के बारे में जानकारी एकत्र करते हैं जैसे कि सेंसर यन्त्र वातावरण के तापमान, नमी, प्रकाश, प्रेशर, धूल की मात्रा इत्यादि को मॉनिटर करने में समर्थ होते हैं ताकि वातावरण को नियंत्रित किया जा सके। ये उपकरण विभिन्न उपकरणों जैसे- GPS, WiFi, RFID आदि के नेटवर्क से जुड़े होते हैं। सेंसर नोड्स में मुख्यतः चार यूनिट्स होती हैं- सेंसिंग यूनिट, पावर यूनिट, प्रोसेसिंग यूनिट, ट्रांसीवर यूनिट।
123. "Internet of Things" (IOT) टर्म का इस्तेमाल सबसे पहले इस वर्ष किया गया था-
Ans. (a): IOT (Internet of things) शब्द का पयोग पहली बार 1999 में किया गया था। यह इंटरनेट की आवधारणा को विस्तृत करता है। IOT विभिन्न सेंसर युक्त इलेक्ट्रॉनिक डिवाइसेज का कलेक्शन है। यह एक अवधारणा है, जो कि फिजिकल डिवाइसेज जैसे वाहन, घरेलू उपकरणों और इलेक्ट्रॉनिक्स में एम्बेडेड अन्य वस्तुएं जैसे- सेंसर, सॉफ्टवेयर के बीच के कनेक्शन को संदर्भित करता है, जो इन चीजों को डाटा कलेक्शन व एक्सचेंज आदि को सक्षम बनाता है।
124. ओपन IOT आर्किटेक्चर में एलिमेंट्स की संख्या है
Ans. (c): ओपन IOT आर्किटेक्चर में एलिमेंट्स की संख्या 7 है इस प्रकार हैं-सेंसर मिडिलवेयर (X-GSN), क्लाउड डाटा स्टोरेज, शेड्यूलर, सर्विस डिलीवरी एंड यूटिलिटी मैनेजर, रिक्वेसट डिफनीशन, रिक्वेस्ट प्रेजेन्टेशन तथा कॉन्फिगरेशन एंड मॉनीटरिंग।
125. WiFi-ah (HaLow) विशेष रूप से इसके लिये डिजाइन किया गया है-
Ans. (d): WiFi-ah (HaLow) विशेष रूप से कम डाटा दर, लांग रेंज सेंसर, कंट्रोलर्स के लिये डिजाइन किया गया है। यह IEEE 802.11ah स्टैण्डर्ड पर आधारित है। यह ट्रेडिशनल वाईफाई डिवाइस की तुलना में कम बिजली की खपत करता है। इसकी रेंज ट्रेडिशनल वाई फाई से लगभग दोगुनी है।
126. कौन-सा प्रोटोकॉल फुल डुप्लेक्स कम्यूनिकेशन प्रदान करता है?
Ans. (a): वेब सॉकेट (Web Socket) एक प्रोटोकॉल है जो एक सिंगल ट्रांसमिशन कंट्रोल प्रोटोकॉल सॉकेट पर टू-डायमेंशनल, फुल डुप्लेक्स कम्यूनिकेशन चैनल प्रदान करता है। इसे वेब ब्राउज़र और वेब सर्वर में एप्लाई करने के लिए डिजाइन किया गया है लेकिन इसका उपयोग किसी भी क्लाइंट या सर्वर ऐप्लिकेशन द्वारा किया जा सकता है।
127. आई.ओ.टी.डाटा स्केलेबिलिटी में ... शामिल है-
Ans. (d): स्केलिबिलिटी किसी डिवाइस की एनवायरमेंट में होने वाले चेंज के अनुकूल होने और भविष्य में बदलती जरूरतों को पूरा करने की क्षमता है। यह किसी भी सिस्टम की अनिवार्य विशेषता है जो काम की बढ़ती मात्रा को संभालने की क्षमता रखती है। आई.ओ.टी डाटा स्केलेबिलिटी में डाटा स्टोरेज शामिल है।
128. आई.ओ.टी.डाटा में सभी डिवाइसेज को जोड़ने के लिए किस प्रोटोकॉल का उपयोग किया जाता है?
Ans. (b): आई.ओ.टी. में सभी डिवाइसेज को जोड़ने के लिए TCP/IP प्रोटोकॉल का प्रयोग किया जाता है। TCP/IP का पूरा नाम ट्रांसमिशन कंट्रोल प्रोटोकॉल/इंटरनेट प्रोटोकॉल हैं। TCP/IP वर्ल्ड वाइड वेब (www) का एक प्रोटोकॉल है जिसे हम इंटरनेट कहते हैं। यह प्रोटोकॉल नियमों का एक समूह है, जो इंटरनेट कैसे काम करता है, यह निर्णय करता है।
Comments
Post a Comment