एआई विसंगति जांच प्रश्नोत्तरी

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

1. विसंगति का पता लगाना अक्सर विसंगतियों के लेबल किए गए उदाहरणों के बिना क्यों काम करता है?
   • विसंगतियाँ दुर्लभ और अप्रत्याशित होती हैं, इसलिए मॉडल इसके बजाय 'सामान्य' सीखते हैं
   • लेबल का उपयोग करना अवैध है
   • विसंगतियाँ कभी नहीं होतीं
   • यह केवल छवियों का उपयोग करता है
2. 'प्रासंगिक विसंगति' एक डेटा बिंदु है जो है:
   • हर जगह हमेशा असामान्य
   • एक सन्दर्भ में सामान्य लेकिन दूसरे सन्दर्भ में असामान्य
   • डेटाबेस में एक टाइपो
   • एक डुप्लिकेट रिकॉर्ड
3. What does the cited WACV autoencoder study use as an anomaly score?
   • A legal fraud label assigned to every record
   • A guarantee that no future fault will occur
   • Reconstruction error from an autoencoder trained to model the data
   • The number of random trees in an Isolation Forest
4. How does the original Isolation Forest paper isolate candidate anomalies?
   • It requires an expert to label every anomaly in advance
   • It measures reconstruction error from a neural decoder
   • It uses a fixed threshold that proves an item is defective
   • Random partitioning tends to isolate anomalous instances in fewer splits
5. विसंगति सीमा को अत्यधिक संवेदनशीलता से निर्धारित करने का मुख्य खतरा क्या है?
   • विश्लेषक झूठी चेतावनियों से भर जाते हैं
   • मॉडल तेजी से चलता है
   • डेटा एन्क्रिप्ट हो जाता है
   • विसंगतियाँ असंभव हो जाती हैं
6. What can an unusual machine-vibration score reasonably trigger?
   • An automatic shutdown because failure is guaranteed
   • A maintenance investigation or additional measurement, without predicting failure with certainty
   • A confirmed diagnosis of the failed component
   • A claim that the machine will fail within a fixed number of hours
7. Why is an anomaly score not automatically a fraud or defect label?
   • It is always a verified label
   • Anomaly scores cannot be compared
   • It indicates unusualness under a model or baseline, not the cause or consequence
   • The threshold proves intent
8. What should be documented when setting an anomaly threshold?
   • Only the model’s name
   • A claim that false positives are impossible
   • The number of GPUs alone
   • The reference data, score definition, threshold rationale, and review process