Comprehensive study guide covering deep learning concepts, neural networks, CNNs, RNNs, and applications for UPSSSC Lower Mains. UPSSSC लोअर मेन्स के लिए डीप लर्निंग अवधारणाओं, न्यूरल नेटवर्क, CNN, RNN और अनुप्रयोगों को कवर करने वाली मार्गदर्शिका।
Deep Learning is a subset of Machine Learning based on Artificial Neural Networks (ANNs) with multiple layers, mimicking the human brain.डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक उप-समुच्चय है जो कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (ANNs) पर आधारित है, जिसमें कई परतें होती हैं, जो मानव मस्तिष्क की नकल करती हैं।
Deep learning uses backpropagation to adjust weights and minimize error.डीप लर्निंग भार (weights) को समायोजित करने और त्रुटि को कम करने के लिए बैकप्रोपैगेशन का उपयोग करती है।
| Type | Application |
|---|---|
| CNN | Image Recognition |
| RNN | Sequence/Time Series |
Common algorithms include Convolutional Neural Networks (CNN) for visuals and Recurrent Neural Networks (RNN) for language processing.सामान्य एल्गोरिदम में दृश्यों के लिए कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) और भाषा प्रसंस्करण के लिए रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क (RNN) शामिल हैं।
What is the primary basis of Deep Learning?
डीप लर्निंग का प्राथमिक आधार क्या है?
✔ Correct: A
✔ सही उत्तर: A
Deep Learning is based on multi-layered Artificial Neural Networks.
डीप लर्निंग बहु-स्तरीय कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित है।
Which layer is responsible for extracting features in Deep Learning?
डीप लर्निंग में विशेषताओं को निकालने के लिए कौन सी परत जिम्मेदार है?
✔ Correct: B
✔ सही उत्तर: B
Hidden layers perform feature extraction.
हिडन लेयर्स फीचर एक्सट्रैक्शन का कार्य करती हैं।
Which neural network is best suited for image processing?
छवि प्रसंस्करण के लिए कौन सा तंत्रिका नेटवर्क सबसे उपयुक्त है?
✔ Correct: B
✔ सही उत्तर: B
CNN (Convolutional Neural Networks) are used for image analysis.
CNN का उपयोग छवि विश्लेषण के लिए किया जाता है।
What is the purpose of 'Backpropagation'?
'बैकप्रोपैगेशन' का उद्देश्य क्या है?
✔ Correct: C
✔ सही उत्तर: C
Backpropagation adjusts weights to reduce error.
बैकप्रोपैगेशन त्रुटि को कम करने के लिए वेट को समायोजित करता है।
Deep Learning is a subset of:
डीप लर्निंग किसका एक उप-समुच्चय है?
✔ Correct: D
✔ सही उत्तर: D
It is a subset of both ML and AI.
यह ML और AI दोनों का एक हिस्सा है।
Which of these is not a deep learning framework?
इनमें से कौन सा डीप लर्निंग फ्रेमवर्क नहीं है?
✔ Correct: C
✔ सही उत्तर: C
Pandas is a data manipulation library.
पांडास एक डेटा हेरफेर लाइब्रेरी है।
RNNs are primarily used for:
RNNs का उपयोग मुख्य रूप से किसके लिए किया जाता है?
✔ Correct: B
✔ सही उत्तर: B
RNNs handle sequence data like time series or text.
RNNs समय श्रृंखला या पाठ जैसे अनुक्रम डेटा को संभालते हैं।
What is a neuron in ANN?
ANN में न्यूरॉन क्या है?
✔ Correct: A
✔ सही उत्तर: A
A neuron is a basic processing unit.
एक न्यूरॉन एक बुनियादी प्रसंस्करण इकाई है।
Deep learning requires:
डीप लर्निंग के लिए क्या आवश्यक है?
✔ Correct: B
✔ सही उत्तर: B
Deep learning excels with large datasets.
डीप लर्निंग बड़े डेटासेट के साथ उत्कृष्ट प्रदर्शन करती है।
The activation function in neurons:
न्यूरॉन्स में एक्टिवेशन फंक्शन का कार्य:
✔ Correct: A
✔ सही उत्तर: A
Activation functions introduce non-linearity.
एक्टिवेशन फंक्शन गैर-रैखिकता पेश करते हैं।
Which of these is a popular activation function?
इनमें से कौन सा एक लोकप्रिय एक्टिवेशन फंक्शन है?
✔ Correct: D
✔ सही उत्तर: D
All are common activation functions.
सभी सामान्य एक्टिवेशन फंक्शन हैं।
What is the 'Deep' in deep learning referring to?
डीप लर्निंग में 'डीप' का क्या अर्थ है?
✔ Correct: B
✔ सही उत्तर: B
Deep refers to the number of layers.
डीप का तात्पर्य परतों की संख्या से है।
Which algorithm is used for generative tasks?
जेनरेटिव कार्यों के लिए किस एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है?
✔ Correct: A
✔ सही उत्तर: A
Generative Adversarial Networks (GANs) are for generation.
GANs का उपयोग सृजन कार्यों के लिए किया जाता है।
What is Overfitting?
ओवरफिटिंग क्या है?
✔ Correct: A
✔ सही उत्तर: A
Overfitting happens when a model learns training data too well.
ओवरफिटिंग तब होती है जब कोई मॉडल प्रशिक्षण डेटा को बहुत अच्छी तरह से सीख लेता है।
What is Dropout in neural networks?
न्यूरल नेटवर्क में ड्रॉपआउट क्या है?
✔ Correct: A
✔ सही उत्तर: A
Dropout is a regularization technique.
ड्रॉपआउट एक नियमितीकरण तकनीक है।
What is the output layer in a classification problem?
वर्गीकरण समस्या में आउटपुट लेयर क्या है?
✔ Correct: C
✔ सही उत्तर: C
Output neurons depend on the number of classes.
आउटपुट न्यूरॉन्स वर्गों की संख्या पर निर्भर करते हैं।
Which hardware is preferred for DL?
DL के लिए कौन सा हार्डवेयर पसंद किया जाता है?
✔ Correct: B
✔ सही उत्तर: B
GPUs are preferred for parallel processing.
जीपीयू समानांतर प्रसंस्करण के लिए पसंद किए जाते हैं।
What is a tensor?
टेन्सर क्या है?
✔ Correct: A
✔ सही उत्तर: A
Tensors are multi-dimensional arrays.
टेन्सर बहु-आयामी सरणियाँ हैं।
Which is an example of DL application?
DL अनुप्रयोग का उदाहरण कौन सा है?
✔ Correct: D
✔ सही उत्तर: D
All are real-world applications.
सभी वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग हैं।
What is the role of weights?
वजन (weights) की क्या भूमिका है?
✔ Correct: A
✔ सही उत्तर: A
Weights determine the strength of connection.
वेट कनेक्शन की ताकत निर्धारित करते हैं।
What is Epoch?
इपोक (Epoch) क्या है?
✔ Correct: A
✔ सही उत्तर: A
An epoch is one full pass through data.
इपोक डेटा के माध्यम से एक पूर्ण पास है।
Which is a loss function?
इनमें से कौन सा लॉस फंक्शन है?
✔ Correct: A
✔ सही उत्तर: A
MSE (Mean Squared Error) is a loss function.
MSE एक लॉस फंक्शन है।
What is transfer learning?
ट्रांसफर लर्निंग क्या है?
✔ Correct: A
✔ सही उत्तर: A
Transfer learning reuses pre-trained models.
ट्रांसफर लर्निंग प्री-ट्रेंड मॉडल का पुन: उपयोग करती है।
What is Batch size?
बैच साइज क्या है?
✔ Correct: A
✔ सही उत्तर: A
Batch size is the number of samples in one iteration.
बैच साइज एक पुनरावृत्ति में नमूनों की संख्या है।
What is the function of a bias term?
बायस टर्म का कार्य क्या है?
✔ Correct: A
✔ सही उत्तर: A
Bias shifts the activation function.
बायस एक्टिवेशन फंक्शन को शिफ्ट करता है।
Is deep learning supervised or unsupervised?
क्या डीप लर्निंग सुपरवाइज्ड है या अनसुपरवाइज्ड?
✔ Correct: C
✔ सही उत्तर: C
DL can be both.
DL दोनों हो सकता है।
What is normalization?
नॉर्मलाइजेशन क्या है?
✔ Correct: A
✔ सही उत्तर: A
Normalization scales inputs to a standard range.
नॉर्मलाइजेशन इनपुट को मानक सीमा में स्केल करता है।
What is Vanishing Gradient?
वैनिशिंग ग्रेडिएंट क्या है?
✔ Correct: A
✔ सही उत्तर: A
Vanishing gradient slows training.
वैनिशिंग ग्रेडिएंट प्रशिक्षण को धीमा कर देता है।
Which is an optimization algorithm?
इनमें से कौन सा ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम है?
✔ Correct: D
✔ सही उत्तर: D
All are standard optimizers.
सभी मानक ऑप्टिमाइज़र हैं।
What is the goal of Deep Learning?
डीप लर्निंग का लक्ष्य क्या है?
✔ Correct: A
✔ सही उत्तर: A
The goal is high accuracy in tasks.
लक्ष्य कार्यों में उच्च सटीकता प्राप्त करना है।
Deep learning is a type of?
डीप लर्निंग किस प्रकार का है?
✔ Correct: A
✔ सही उत्तर: A
It is a branch of AI.
यह AI की एक शाखा है।
Which network is used for CNN?
CNN के लिए किस नेटवर्क का उपयोग किया जाता है?
✔ Correct: A
✔ सही उत्तर: A
Neural Network.
न्यूरल नेटवर्क।
What is the brain of a computer in AI context?
AI संदर्भ में कंप्यूटर का मस्तिष्क क्या है?
✔ Correct: B
✔ सही उत्तर: B
Neural networks mimic the brain.
न्यूरल नेटवर्क मस्तिष्क की नकल करते हैं।
Which field uses Deep Learning?
डीप लर्निंग का उपयोग किस क्षेत्र में होता है?
✔ Correct: D
✔ सही उत्तर: D
All fields use it.
सभी क्षेत्रों में इसका उपयोग होता है।
What is the full form of ANN?
ANN का पूर्ण रूप क्या है?
✔ Correct: A
✔ सही उत्तर: A
Artificial Neural Network.
आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क।
Deep learning is better than traditional ML because?
डीप लर्निंग पारंपरिक ML से बेहतर है क्योंकि?
✔ Correct: A
✔ सही उत्तर: A
It handles complex unstructured data.
यह जटिल असंरचित डेटा को संभालता है।
Which is a deep learning library?
इनमें से कौन सी डीप लर्निंग लाइब्रेरी है?
✔ Correct: A
✔ सही उत्तर: A
TensorFlow is a library.
टेन्सरफ्लो एक लाइब्रेरी है।
Neural networks are inspired by?
न्यूरल नेटवर्क किससे प्रेरित हैं?
✔ Correct: A
✔ सही उत्तर: A
Human brain.
मानव मस्तिष्क।
Deep learning models are:
डीप लर्निंग मॉडल होते हैं:
✔ Correct: A
✔ सही उत्तर: A
They are deep.
वे गहरे होते हैं।
Deep learning is a part of?
डीप लर्निंग किसका भाग है?
✔ Correct: A
✔ सही उत्तर: A
Machine Learning.
मशीन लर्निंग।
Test your knowledge with 15 curated questions. Time limit: 15 minutes. 15 चयनित प्रश्नों के साथ अपना ज्ञान परखें। समय सीमा: 15 मिनट।
Q1Which layer connects to input data?कौन सी परत इनपुट डेटा से जुड़ती है?
Q2What is the function of RNN?RNN का कार्य क्या है?
Q3Is Deep Learning automatic?क्या डीप लर्निंग स्वचालित है?
Q4Which is an activation function?कौन सा एक्टिवेशन फंक्शन है?
Q5What does a neuron do?न्यूरॉन क्या करता है?
Q6Which is a DL challenge?DL चुनौती क्या है?
Q7Is DL a subset of AI?क्या DL, AI का उप-समुच्चय है?
Q8Which is a deep learning model?कौन सा डीप लर्निंग मॉडल है?
Q9What is the target of training?प्रशिक्षण का लक्ष्य क्या है?
Q10Which language is common in DL?DL में कौन सी भाषा सामान्य है?
Q11What is a Neural Network?न्यूरल नेटवर्क क्या है?
Q12Does DL need GPUs?क्या DL को GPUs की आवश्यकता है?
Q13What is a layer?परत क्या है?
Q14What is a weight?वजन (weight) क्या है?
Q15Is DL popular?क्या DL लोकप्रिय है?