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CS-601 (GS)
B.Tech., VI Semester
Examination, June 2025
Grading System (GS)
Machine Learning
Note:
i) Attempt any five questions.
किन्हीं पाँच प्रश्नों को हल कीजिए।
ii) All questions carry equal marks.
सभी प्रश्नों के समान अंक है।
iii) In case of any doubt or dispute the English version question should be treated as final.
किसी भी प्रकार के संदेह अथवा विवाद की स्थिति में अंग्रेजी भाषा के प्रश्न को अंतिम माना जायेगा।
What are Auto Encoders? Explain the types of Auto Encoders? 7
ऑटो एन्कोडर क्या है? ऑटो एन्कोडर के प्रकारों के बारे में बताइए।
Explain the types of Gradient descent. 7
ग्रेडिएंट डिसेंट के प्रकारों की व्याख्या करें।
Explain the process of implementing CNN in tensor flow. 7
टेंसर प्रवाह में CNN को लागू करने की प्रक्रिया समझाइए।
Define Padding. How does padding works in CNN? 7
पैडिंग को परिभाषित करें। CNN में पैडिंग कैसे काम करती है?
Discuss the structure of Long Short Term Memory. 6
दीर्घकालीन अल्पकालिक स्मृति की संरचना पर चर्चा करें।
What is Model based and model free learning Q-Learning? Explain. 8
मॉडल आधारित और मॉडल मुक्त शिक्षण Q-लर्निंग क्या है? समझाइए।
Discuss the applications of Machine Learning in Speech Processing. 9
स्���ीच प्रोसेसिंग में मशीन लर्निंग के अनुप्रयोगों पर चर्चा करें।
Write a short note on Tokenization. 5
टोकनाइजेशन पर एक संक्षिप्त टिप्पणी लिखें।
Explain the different Data Visualization methods in detail. 9
विभिन्न डाटा विजुअलाइजेशन विधियों को विस्���ार से समझाइए।
Discuss the sigmoid activation function in detail. 5
सिग्मॉइड क्रिया फंक्शन पर विस्तार से चर्चा करें।
Explain the working principle of Markov Decision Process in detail. 7
मार्कोव निर्णय प्रक्रिया के कार्यसिद्धात को विस्तार से समझाइए।
What do you mean by dimension reduction? Discuss in detail. 7
आयाम न्यूनीकरण से आपका क्या अभिप्राय है? विस्तार से चर्चा करें।
Explain the following concepts in detail.
निम्नलिखित अवधारणाओं को विस्तार से समझाइये।
Natural Language Processing 4
अ) प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण
Data Preprocessing 5
ब) डाटा प्रीप्रोसेसिंग
Batch normalization 5
स) बैच सामान्यीकरण