Top Machine Learning Interview Questions and Answers in Hindi

हेलो दोस्तों! इस लेख में हम आपके लिए मशीन लर्निंग से जुड़े टॉप इंटरव्यू प्रश्न और उनके उत्तर लेकर आए हैं (Top Machine Learning Interview Questions and Answers in Hindi)। यदि आप मशीन लर्निंग सीख रहे हैं और इंटरव्यू की तैयारी कर रहे हैं। तो यह लेख आपके लिए बहुत फायदेमंद साबित होगा। मशीन लर्निंग आज के डिजिटल युग की एक बहुत तेजी से बढ़ती तकनीक है। जिसकी मांग दिन-ब-दिन बहुत तेजी से बढ़ रही है। यहां दिए गए प्रश्न और उत्तर न केवल आपकी समझ को गहराई देंगे। बल्कि इंटरव्यू में आत्मविश्वास से उत्तर देने में भी मदद करेंगे। यह लेख आपकी तैयारी को एक ठोस दिशा देगा और करियर में सफलता की ओर पहला कदम साबित हो सकता है। तो आइए, मशीन लर्निंग के इन महत्वपूर्ण सवाल-जवाब के साथ अपनी इंटरव्यू तैयारी की शुरुआत करें और खुद को बेहतर बनाने की दिशा में एक मजबूत कदम उठाएं।

यह Top Machine Learning Interview Questions and Answers in Hindi दिए गए हैं । जो खासतौर पर उन उम्मीदवारों के लिए उपयोगी हैं जो मशीन लर्निंग की नौकरी के लिए इंटरव्यू की तैयारी कर रहे हैं। इसमें हर प्रश्न का विस्तृत और सरल उत्तर समझाया गया है।

Top Machine Learning Interview Questions and Answers in Hindi

Q1. मशीन लर्निंग (Machine Learning) क्या है?

Ans: मशीन लर्निंग (Machine Learning) एक ऐसी तकनीक है। इसमें कंप्यूटर सिस्टम बिना किसी स्पष्ट प्रोग्रामिंग के अपने अनुभव से सीखते हैं और प्रदर्शन सुधारते हैं। इसका उद्देश्य है डेटा से पैटर्न पहचानकर भविष्य की भविष्यवाणी करना।

Q2. मशीन लर्निंग के मुख्य प्रकार कौन-कौन से हैं?

Ans: मशीन लर्निंग (Machine Learning) के मुख्य प्रकार:

• Supervised Learning (निरीक्षित शिक्षण)
• Unsupervised Learning (अनुपरीक्षित शिक्षण)
• Reinforcement Learning (प्रोत्साहन आधारित शिक्षण)

Q3. Supervised Learning और Unsupervised Learning में क्या अंतर है?

Ans: Supervised Learning और Unsupervised Learning में मुख्य अंतर:

• Supervised Learning में इनपुट और आउटपुट दोनों होते हैं। उदाहरण: Regression, Classification
• Unsupervised Learning में सिर्फ इनपुट होता है। आउटपुट ज्ञात नहीं होता। उदाहरण: Clustering

Q4. Overfitting क्या होता है?

Ans: Overfitting वह स्थिति है। जब मॉडल ट्रेनिंग डेटा पर बहुत अच्छा प्रदर्शन करता है। लेकिन नए (टेस्ट) डेटा पर खराब। यह तब होता है जब मॉडल बहुत जटिल होता है और वह शोर (noise) को भी सीख लेता है।

Q5. Underfitting क्या होता है?

Ans: Underfitting वह स्थिति है। जब मॉडल न तो ट्रेनिंग डेटा और न ही टेस्ट डेटा को अच्छे से समझ पाता है। इसका मतलब है मॉडल बहुत सरल है और पैटर्न नहीं सीख पा रहा।

Q6. मॉडल की सटीकता कैसे मापी जाती है?

Ans: मॉडल की सटीकता Accuracy, Precision, Recall, F1 Score आदि मेट्रिक्स से मापी जाती है।

Q7. Confusion Matrix क्या है?

Ans: Confusion Matrix एक तालिका होती है। जो Classification मॉडल की परफॉर्मेंस को दर्शाती है। इसमें True Positive, True Negative, False Positive, और False Negative शामिल होते हैं।

Q8. Bias-Variance Tradeoff क्या है?

Ans: यह मशीन लर्निंग का मूल सिद्धांत है जहाँ:

High Bias = Underfitting
High Variance = Overfitting
एक संतुलन बनाना जरूरी होता है ताकि मॉडल ना बहुत ज्यादा सिखे (Overfit) और ना ही बहुत कम (Underfit)।

Q9. Regression और Classification में क्या अंतर है?

Ans: Regression और Classification में मुख्य अंतर

Regression: आउटपुट एक संख्या होती है (जैसे – कीमत, तापमान)
Classification: आउटपुट वर्गों (classes) में होता है (जैसे – हां या ना)

Q10. KNN Algorithm क्या है?

Ans: KNN (K-Nearest Neighbors) एक सरल सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म है। यह नए डेटा पॉइंट की भविष्यवाणी उसके सबसे नजदीकी पड़ोसियों के आधार पर करता है।

Q11. Linear Regression क्या है?

Ans: Linear Regression एक तकनीक है। यह दो वेरिएबल्स के बीच रेखीय संबंध को दर्शाती है। यह भविष्यवाणी करने के लिए Y = aX + b फॉर्मूला का उपयोग करती है।

Q12. Logistic Regression क्या है?

Ans: Logistic Regression एक Classification एल्गोरिथ्म है। इसका यूज़ बाइनरी क्लासेस (जैसे हां/ना, 0/1) की भविष्यवाणी करने में किया जाता है।

Q13. Decision Tree क्या है?

Ans: यह एक ट्री-आधारित एल्गोरिथ्म है। यह निर्णयों को शाखाओं के रूप में प्रस्तुत करता है। हर नोड एक विशेषता पर निर्णय लेता है और अंतिम पत्तियां (leaves) आउटपुट होती हैं।

Q14. Random Forest क्या है?

Ans: Random Forest कई Decision Trees का संयोजन है, जो मिलकर निर्णय लेते हैं। यह अधिक स्थिर और सटीक होता है।

Q15. Support Vector Machine (SVM) क्या है?

Ans: SVM एक शक्तिशाली सुपरवाइज्ड एल्गोरिथ्म है। जो हाइपरप्लेन की सहायता से डाटा को अलग करता है, ताकि वर्गीकरण (classification) बेहतर हो।

Q16. Naive Bayes Algorithm क्या है?

Ans: यह एक Probabilistic Algorithm है। जो Bayes Theorem पर आधारित होता है और Independence Assumption पर काम करता है। यह टेक्स्ट क्लासिफिकेशन में लोकप्रिय है।

Q17. Clustering क्या है?

Ans: यह Unsupervised Learning तकनीक है। जिसमें डाटा को समान गुणों के आधार पर समूह (clusters) में बांटा जाता है। उदाहरण: K-Means Clustering

Q18. K-Means Algorithm क्या है?

Ans: यह एक Clustering एल्गोरिथ्म है। जो डाटा पॉइंट्स को K संख्या के क्लस्टर्स में विभाजित करता है। हर क्लस्टर का एक सेंट्रॉइड होता है।

Q19. Principal Component Analysis (PCA) क्या है?

Ans: PCA एक Dimensionality Reduction तकनीक है। जो बड़ी संख्या की विशेषताओं (features) को कम करके महत्वपूर्ण components में बदलती है।

Q20. Gradient Descent क्या है?

Ans: यह एक Optimization Algorithm है। इसका यूज़ Cost Function को न्यूनतम करने के लिए किया जाता है, ताकि मॉडल का प्रदर्शन बेहतर हो।

Q21. Cost Function क्या होती है?

Ans: यह एक फ़ंक्शन है। जो मॉडल की भविष्यवाणी और वास्तविक मूल्यों के बीच के अंतर को मापता है। लक्ष्य होता है इसे न्यूनतम करना।

Q22. Epoch, Batch और Iteration में क्या अंतर है?

Ans: Epoch, Batch और Iteration में मुख्य अंतर:

• Epoch: पूरा डेटा एक बार मॉडल में डाला गया।
• Batch: डेटा के छोटे हिस्से।
• Iteration: हर बैच से एक बार मॉडल अपडेट हुआ।

Q23. Feature Engineering क्या है?

Ans: यह वह प्रक्रिया है। इसमें रॉ डाटा से उपयोगी फीचर्स निकाले जाते हैं। ताकि मॉडल की परफॉर्मेंस बेहतर हो सके।

Q24. Cross Validation क्या है?

Ans: Cross Validation डेटा को ट्रेनिंग और टेस्ट सेट में विभाजित करने की तकनीक है। जिससे मॉडल को अधिक स्थिर और सटीक बनाया जा सके।

Q25. Hyperparameter Tuning क्या है?

Ans: यह प्रक्रिया मॉडल के बाहरी पैरामीटर्स को ऑप्टिमाइज़ करने की होती है। जैसे: learning rate, depth। उदाहरण: Grid Search, Random Search, आदि।

Q26. Neural Network क्या है?

Ans: Neural Network एक बायोलॉजिकल दिमाग की तरह कार्य करता है। जिसमें इनपुट लेयर्स, हिडन लेयर्स और आउटपुट लेयर होती हैं। इसका यूज़ Deep Learning में होता है।

Q27. Activation Function क्या है?

Ans: Activation Function यह तय करता है, कि एक न्यूरॉन कितनी सक्रियता से आगे सिग्नल भेजेगा। उदाहरण: Sigmoid, ReLU, Tanh.

Q28. CNN और RNN में क्या अंतर है?

Ans: CNN और RNN में मुख्य अंतर:

• CNN (Convolutional Neural Network): इमेज प्रोसेसिंग में उपयोगी
• RNN (Recurrent Neural Network): सीक्वेंसियल डेटा (जैसे – टेक्स्ट, टाइम सीरीज़) के लिए उपयोगी

Q29. मॉडल को Evaluate करने के तरीके क्या हैं?

Ans: मॉडल को Evaluate करने के मुख्य तरीके:

• Accuracy
• Precision
• Recall
• F1 Score
• ROC-AUC Curve

Q30. मशीन लर्निंग के लिए कौन-कौन सी लोकप्रिय लाइब्रेरीज़ हैं?

Ans: मशीन लर्निंग के लोकप्रिय लाइब्रेरीज़ ये है।

• Scikit-learn
• TensorFlow
• Keras
• PyTorch
• XGBoost
• Pandas
• NumPy