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AI को ट्रेन करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण कदम क्या है?
डेटा को इकट्ठा करना, जैसे टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और यूज़र बिहेवियर।
AI मॉडल को डिप्लॉय करना ताकि लोग इसका इस्तेमाल कर सकें।
अल्गोरिद्म और न्यूरल नेटवर्क तैयार करना।
डेटा को इकट्ठा करना, जैसे टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और यूज़र बिहेवियर।
GPU और TPU क्लस्टर का निर्माण करना।
AI के सीखने की प्रक्रिया में, Supervised Learning का मुख्य उद्देश्य क्या है?
AI को सही जवाबों के साथ डेटा देना ताकि वह उदाहरणों से सीख सके।
AI को बिना लेबल वाला डेटा देकर पैटर्न खोजने के लिए कहना।
AI को गेम की तरह पॉइंट्स या पेनल्टी देकर सिखाना।
AI को सही जवाबों के साथ डेटा देना ताकि वह उदाहरणों से सीख सके।
AI मॉडल को डिप्लॉय करना।
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AI को ट्रेन करने के लिए किन संसाधनों की आवश्यकता होती है?
बड़े GPU और TPU क्लस्टर, सुपरकंप्यूटर जैसी सर्वर मशीनें, लाखों-करोड़ों डेटा पॉइंट्स, और हफ्तों या महीनों की ट्रेनिंग।
केवल छोटे डेटा पॉइंट्स और कम कम्प्यूटिंग पावर।
बड़ी टेक कंपनियों की जरूरत नहीं होती है।
बड़े GPU और TPU क्लस्टर, सुपरकंप्यूटर जैसी सर्वर मशीनें, लाखों-करोड़ों डेटा पॉइंट्स, और हफ्तों या महीनों की ट्रेनिंग।
कोई संसाधन की आवश्यकता नहीं होती है।
AI के संभावित खतरों में से एक क्या है?
गलत जानकारी फैलने का खतरा, जैसे कि डीपफेक वीडियो और फर्जी खबरें।
नौकरी के अवसर बढ़ना।
गलत जानकारी फैलने का खतरा, जैसे कि डीपफेक वीडियो और फर्जी खबरें।
लोगों की प्राइवेसी की रक्षा करना।
लोगों के लिए जीवन आसान बनाना।
AI के विकास को सुरक्षित और फायदेमंद बनाने के लिए क्या आवश्यक है?
सही नियम, निगरानी और जिम्मेदार डेवलपमेंट।
कोई नियम बनाने की आवश्यकता नहीं है।
तेजी से विकास, बिना किसी सावधानी के।
सही नियम, निगरानी और जिम्मेदार डेवलपमेंट।
केवल बड़ी टेक कंपनियों का एकाधिकार।
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