Question

Answer (Detailed Solution Below)

Option 4 : Essay grouping: unsupervised (clustering); pass-fail prediction: supervised (classification) / निबंध समूहीकरण: अपर्यवेक्षित (गुच्छन); उत्तीर्ण-अनुत्तीर्ण पूर्वानुमान: पर्यवेक्षित (वर्गीकरण)

Detailed Solution

सही उत्तर Essay grouping: unsupervised (clustering); pass-fail prediction: supervised (classification) / निबंध समूहीकरण: अपर्यवेक्षित (गुच्छन); उत्तीर्ण-अनुत्तीर्ण पूर्वानुमान: पर्यवेक्षित (वर्गीकरण) है।

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Question:

A school wants software that groups 2,000 unlabelled student essays into themes WITHOUT predefined categories, and another tool that predicts board-exam pass or fail from labelled past records. The CORRECT machine-learning mapping is: / एक विद्यालय ऐसा सॉफ़्टवेयर चाहता है जो 2,000 अलेबल्ड छात्र निबंधों को पूर्वनिर्धारित श्रेणियों के बिना विषयों में समूहीकृत करे, और एक अन्य उपकरण जो लेबल्ड विगत अभिलेखों से बोर्ड परीक्षा में उत्तीर्ण-अनुत्तीर्ण का पूर्वानुमान करे। सही मशीन-अधिगम मानचित्रण है:

Both are supervised learning / दोनों पर्यवेक्षित अधिगम हैं

Essay grouping: supervised; pass-fail prediction: unsupervised / निबंध समूहीकरण: पर्यवेक्षित; उत्तीर्ण-अनुत्तीर्ण पूर्वानुमान: अपर्यवेक्षित

Both are reinforcement learning / दोनों प्रबलन अधिगम हैं

Essay grouping: unsupervised (clustering); pass-fail prediction: supervised (classification) / निबंध समूहीकरण: अपर्यवेक्षित (गुच्छन); उत्तीर्ण-अनुत्तीर्ण पूर्वानुमान: पर्यवेक्षित (वर्गीकरण)

Correct Answer: Essay grouping: unsupervised (clustering); pass-fail prediction: supervised (classification) / निबंध समूहीकरण: अपर्यवेक्षित (गुच्छन); उत्तीर्ण-अनुत्तीर्ण पूर्वानुमान: पर्यवेक्षित (वर्गीकरण)

[ML types] Unlabelled data grouped by similarity is unsupervised clustering; labelled past records predicting a category is supervised classification. / [ML प्रकार] समानता से अलेबल्ड डेटा का समूहीकरण अपर्यवेक्षित गुच्छन है; लेबल्ड विगत अभिलेखों से श्रेणी का पूर्वानुमान पर्यवेक्षित वर्गीकरण है।

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