Class 10 AI Unit 2: AI में Modeling के Advanced Concepts
18 theory घंटे · 7 practical घंटे · 11 theory marks
ये unit किस बारे में है
सबसे ज़्यादा marks वाला theory unit। इसमें AI, machine learning और deep learning का फ़र्क़, rule-based और learning-based models की तुलना, और machine learning के तीन हिस्से आते हैं: supervised (classification, regression), unsupervised (clustering, association) और reinforcement learning, आख़िर में neural networks और CNN।
AI tutor से सीखो, एक-एक मिनट में
Unit में क्या आता है
- AI vs machine learning vs deep learning, और data से जुड़े आम terms।
- Rule-based vs learning-based approach।
- Supervised (classification, regression), unsupervised (clustering, association) और reinforcement learning।
- Deep learning: artificial neural networks (ANN) और convolutional neural networks (CNN), और AI फ़ैसला कैसे लेता है।
ज़रूरी terms
- Classification
- Supervised learning जो category predict करता है, जैसे spam या not spam।
- Regression
- Supervised learning जो एक number predict करता है, जैसे कल का temperature।
- Clustering
- Unsupervised learning जो बिना labels के मिलते-जुलते items को groups में बाँटता है।
- Association
- Unsupervised learning जो साथ आने वाली चीज़ें ढूँढता है, जैसे साथ ख़रीदे गए products।
- Reinforcement learning
- Rewards और penalties के सहारे trial and error से सीखना।
Exam-style सवाल
1. घर की क़ीमत predict करना classification है या regression? क्यों?
जवाब देखो →
Regression, क्योंकि output एक continuous number है, category नहीं।
2. Unsupervised learning, supervised learning से कैसे अलग है?
जवाब देखो →
Supervised learning labelled data पर train होता है; unsupervised learning को labels नहीं मिलते और वो ख़ुद structure, जैसे clusters, ढूँढता है।
3. Neural network की तीन तरह की layers बताओ।
जवाब देखो →
Input layer, hidden layer(s) और output layer।
Sources
Unit names, घंटे और marks 1 नवंबर 2026 को CBSE के official 2026-27 curriculum से जाँचे गए। Explanations और सवाल CogniGuru ने लिखे हैं।