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Q: .
  • A. अमूर्तन → डेटा इनपुट → सामान्यीकरण
  • B. सामान्यीकरण → अमूर्तन → डेटा इनपुट
  • C. डेटा इनपुट → सामान्यीकरण → अमूर्तन → डेटा इनपुट
  • D. डेटा इनपुट → अमूर्तन → सामान्यीकरण
  • E. उपर्युक्त में से कोई नहीं
Correct Answer: Option D - मशीन लर्निंग प्रक्रिया में चरणों का सही क्रम निम्नलिखित है- 1. डेटा इनपुट (Data Input)- सबसे पहले डेटा को इकट्ठा किया जाता है और मॉडल में इनपुट किया जाता है। 2. अमूर्तन (Abstraction)- इस चरण में, डेटा से फीचर्स निकालकर मॉडल को प्रशिक्षित किया जाता है। 3. सामान्यीकरण (Generalization)- इसमें प्रशिक्षित किया गया मॉडल नए डेटा पर प्रदर्शन करता है और सामान्यीकरण की क्षमता का परीक्षण किया जाता है। इसलिए विकल्प (d) डेटा इनपुट → अमूर्तन → सामान्यीकरण सही है।
D. मशीन लर्निंग प्रक्रिया में चरणों का सही क्रम निम्नलिखित है- 1. डेटा इनपुट (Data Input)- सबसे पहले डेटा को इकट्ठा किया जाता है और मॉडल में इनपुट किया जाता है। 2. अमूर्तन (Abstraction)- इस चरण में, डेटा से फीचर्स निकालकर मॉडल को प्रशिक्षित किया जाता है। 3. सामान्यीकरण (Generalization)- इसमें प्रशिक्षित किया गया मॉडल नए डेटा पर प्रदर्शन करता है और सामान्यीकरण की क्षमता का परीक्षण किया जाता है। इसलिए विकल्प (d) डेटा इनपुट → अमूर्तन → सामान्यीकरण सही है।

Explanations:

मशीन लर्निंग प्रक्रिया में चरणों का सही क्रम निम्नलिखित है- 1. डेटा इनपुट (Data Input)- सबसे पहले डेटा को इकट्ठा किया जाता है और मॉडल में इनपुट किया जाता है। 2. अमूर्तन (Abstraction)- इस चरण में, डेटा से फीचर्स निकालकर मॉडल को प्रशिक्षित किया जाता है। 3. सामान्यीकरण (Generalization)- इसमें प्रशिक्षित किया गया मॉडल नए डेटा पर प्रदर्शन करता है और सामान्यीकरण की क्षमता का परीक्षण किया जाता है। इसलिए विकल्प (d) डेटा इनपुट → अमूर्तन → सामान्यीकरण सही है।