Machine Learning And Deep Learning Using Python

Course: Diploma Code: 7167 Branch: CSE Date: Unknown 2025

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S/2025/7167 Total Pages : 4

Sixth Semester

Computer Science and Engineering

Scheme OCBC 2019

MACHINE LEARNING AND DEEP LEARNING USING PYTHON

Time : Three Hours Maximum Marks : 70

Note :

i) All 7 Questions are Compulsory. Internal choices has been given in each LO (Learning Outcome).

सही 7 प्रश्न अनिवार्य हैं। आंतरिक विकल्प प्रत्येक LO (लर्निंग आउटकम) में दिए गए हैं।

ii) 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।

1.
LO1 a) What do you mean by unsupervised learning?

अनसुपरवाइज़ लर्निंग से आप क्या समझते हैं?

4
LO1 b) Describe the scope of machine learning.

मशीन लर्निंग के दायरे का वर्णन करें।

6
OR/अथवा
LO2 a) What are the application of machine learning?

मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग क्या है?

4
LO2 b) What are the difference between supervised and unsupervised learning?

सुपरवाईज़ और अनसुपरवाईज़ लर्निंग में क्या अंतर है?

6
2.
LO4 a) Describe Linear regression with suitable example.

उपयुक्त उदाहरण सहित लिनियर रिग्रेशन का वर्णन करें।

5
LO4 b) What are the different types of Regression.

विभिन्न प्रकार के रिग्रेशन क्या होते है ?

5
OR/अथवा
LO4 a) Write short note on
  1. Multicollinearity
  2. Underfitting

संक्षिप्त टिप्पणी लिखें।

  1. मल्टीकोलिनियरिटी
  2. अंडरफिटिंग
5
LO4 b) Distinguish between classification and regression.

क्लासिफिकेशन और रिग्रेशन के बीच अंतर बताइए।

5
3.
LO6 a) What are the different type of Decision tree?

विभिन्न प्रकार की डिसीजन ट्री क्या है?

5
LO6 b) What are the difference between Decision tree and Random forest?

डिसीजन ट्री और रैंडम फोरेस्ट में क्या-क्या अंतर है?

5
OR/अथवा
LO6 a) Explain the concept of decision tree with an example.

डिसीजन ट्री की अवधारणा को उदाहरण के साथ समझाइए।

5
LO6 b) Explain the Random forest tree with example.

उदाहरण सहित रैंडम फोरेस्ट ट्री को समझाइए!

5
4.
LO9 a) Write short note on
  1. Precision
  2. Sensitivity
  3. Recall
  4. Specificity
  5. FI score

संक्षिप्त टिप्पणी करें।

  1. प्रिसिजन
  2. सेंसिटिविटी
  3. रिकाल
  4. स्पेसिफिसिटी
  5. FI स्कोर
10
OR/अथवा
LO9 a) What is ROC curve in machine learning?

मशीन लर्निंग में ROC कर्व क्या है?

5
LO9 b) What is cross validation in machine learning?

मशीन लर्निंग में क्रॉस वैलिडेशन क्या होता है?

5
5.
LO12 a) Explain the concept of Artificial Neuron.

आर्टिफिशियल न्यूरॉन की अवधारणा की व्याख्या कीजिए।

4
LO12 b) What are the characteristics of an Artificial Neuron?

आर्टिफिशियल न्यूरॉन नेटवर्क की विशेषताएँ क्या है?

6
OR/अथवा
LO12 a) Describe an Activation function.

एक्टीवेशन फंक्शन का वर्णन कीजिए।

4
LO12 b) Explain Neural network architecture.

न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर की व्याख्या कीजिए।

6
6.
LO14 a) What is convolutional neural network?

कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क क्या है?

4
LO14 b) What is the last layer of CNN?

CNN की अंतिम परत क्या होती है?

6
OR/अथवा
LO14 a) What are the application of CNN?

CNN की उपयोगिता क्या है?

4
LO14 b) Write short note on
  1. LeNet
  2. AlexNet

संक्षिप्त टिप्पणी लिखिए।

  1. LeNet
  2. AlexNet
6
7.
LO15 a) Explain in detail about the following terms :
  1. RNN
  2. LSTM

निम्नलिखित के बारे में विस्तार से व्याख्या कीजिए।

  1. RNN
  2. LSTM
10
OR/अथवा
LO15 a) What are the application of RNN?

RNN की उपयोगिता क्या है?

4
LO15 b) What are the different layer of RNN?

RNN की विभिन्न लेयर क्या है?

6