Esempio di questionario per GATE DA 2024

Esempio di questionario per GATE DA 2024 Bellezza e Moda

Introduzione

Aspiranti GATE 2024, ecco una grande notizia per voi! Il Indian Institute of Science (IISc) ha appena rilasciato campioni di esame per l’imminente GATE. Questi campioni sono risorse preziose per migliorare la vostra preparazione. In questo post del blog, abbiamo compilato un’ampia lista di domande dai campioni di esame GATE DA per potenziare la vostra preparazione.

Le prime 25 domande valgono un punto ciascuna

Q1. Sia 𝑏 il fattore di ramificazione di un albero di ricerca. Se l’obiettivo ottimale viene raggiunto dopo 𝑑 azioni dallo stato iniziale, nel caso peggiore, quante volte lo stato iniziale verrà espanso per la ricerca profondità con iterazione (IDDFS) e ricerca A* a profondità iterativa (IDA*)?

(A) IDDFS – 𝑑, IDA* -𝑑(B) IDDFS – 𝑑, IDA* – (𝑏)^d*(C) IDDFS – (𝑏)^d, IDA* -𝑑(D) IDDFS – (𝑏)^d, IDA* -𝑏^d

Q2. Date 3 letterali 𝐴, 𝐵 e 𝐶, quante modelli ci sono per la frase 𝐴 ∨ ¬𝐵 ∨ 𝐶?

(A) 4 modelli(B) 5 modelli(C) 6 modelli(D) 7 modelli

Q3. Quale delle seguenti frasi logiche del primo ordine si avvicina di più alla frase “Tutti gli studenti non sono uguali”?

(A) ∀𝑥 ∃𝑦[𝑠𝑡𝑢𝑑𝑒𝑛𝑡(𝑥) ∧ 𝑠𝑡𝑢𝑑𝑒𝑛𝑡(𝑦)] ⇒ ¬𝐸𝑞𝑢𝑎𝑙(𝑥, 𝑦)(B) ∀𝑥 ∀𝑦[𝑠𝑡𝑢𝑑𝑒𝑛𝑡(𝑥) ∧ 𝑠𝑡𝑢𝑑𝑒𝑛𝑡(𝑦)] ⇒ ¬𝐸𝑞𝑢𝑎𝑙(𝑥, 𝑦)(C) ∀𝑥 ∃𝑦[𝑠𝑡𝑢𝑑𝑒𝑛𝑡(𝑥) ∧ 𝑠𝑡𝑢𝑑𝑒𝑛𝑡(𝑦) ∧ ¬𝐸𝑞𝑢𝑎𝑙(𝑥, 𝑦)](D) ∀𝑥 ∀𝑦[𝑠𝑡𝑢𝑑𝑒𝑛𝑡(𝑥) ∧ 𝑠𝑡𝑢𝑑𝑒𝑛𝑡(𝑦) ∧ ¬𝐸𝑞𝑢𝑎𝑙(𝑥, 𝑦)]

Q4. La media delle prime 50 osservazioni di un processo è 12. Se la 51ª osservazione è 18, allora la media delle prime 51 osservazioni del processo è:

(A) 12(B) 12.12(C) 12.36(D) 18

Q6. Quale tra le seguenti potrebbe aiutare a ridurre l’overfitting dimostrato da un modello: i) Cambiare la funzione di perdita.ii) Ridurre la complessità del modello.iii) Aumentare i dati di allenamento.iv) Aumentare il numero di passaggi di routine di ottimizzazione.

(A) ii e i(B) ii e iii(C) i, ii e iii(D) i, ii, iii e iv

Q7. Una moneta equa viene lanciata due volte ed è noto che è stata osservata almeno una croce. La probabilità di ottenere due croci è:

(A) 1/2(B) 1/3(C) 2/3(D) 1/4

Q8. Data n indistinguibili particelle e m (> n) scatole distinguibili, mettiamo a caso ogni particella in una delle scatole. La probabilità che in n scatole prese in anticipo, una e solo una particella sarà trovata è:

Q9. Per due eventi A e B, 𝐵 ⊂ 𝐴 Quale delle seguenti affermazioni è corretta?

(A) 𝑃(𝐵 | 𝐴) ≥ 𝑃(𝐵) (B) 𝑃(𝐵 | 𝐴) ≤ 𝑃(𝐵) (C) 𝑃(𝐴 | 𝐵) < 1 (D) 𝑃(𝐴 | 𝐵) = 0

Q10. X è una variabile casuale di distribuzione uniforme con supporto in [-2, 2] U [99.5, 100.5]. La media di X è _

(A) 49.25(B) 20.14(C) 31.21(D) 50.11

Q11. Stai esaminando quattro articoli presentati a una conferenza sugli expert system medici basati sull’apprendimento automatico. Tutti e quattro gli articoli convalidano la loro superiorità su un dataset di benchmark standard sul cancro, che ha solo il 5% dei casi di cancro positivi. Quali delle impostazioni sperimentali ti sono accettabili?

  1. Abbiamo valutato le prestazioni del nostro modello attraverso un processo di cross-validation a 5 fold e riportiamo un’accuratezza del 93%.
  2. L’area sotto la curva ROC su un singolo set di test escluso dal nostro modello è di circa 0,8, che è la più alta tra tutti i diversi approcci.
  3. Abbiamo calcolato l’area media sotto la curva ROC attraverso una cross-validation a 5 fold e abbiamo trovato che è di circa 0,75 – la più alta tra tutti gli approcci.
  4. L’accuratezza su un singolo set di test escluso dal nostro modello è del 95%, che è la più alta tra tutti i diversi approcci.

(A) paper 1(B) paper 1 e 4(C) paper 2 e 4 (D) paper 3

Q12. Aumentare il valore del coefficiente di regolarizzazione per un regressore ridge avrà conseguenze:

i) Aumentare o mantenere il bias del modello.ii) Ridurre il bias del modello.iii) Aumentare o mantenere la varianza del modello.iv) Ridurre la varianza del modello.

(A) i e iii(B) i e iv(C) ii e iii(D) ii e iv

Q13. Un classificatore ad albero decisionale appreso da un insieme fisso di addestramento raggiunge un’accuratezza del 100%. Quale dei modelli seguenti addestrati utilizzando lo stesso insieme di addestramento raggiungerà anche un’accuratezza del 100%?

i) Logistic regressor.ii) Un polinomio di grado uno con kernel SVM.iii) Una funzione discriminante lineare.iv) Classificatore di Bayes ingenuo.

(A) i(B) i e ii(C) tutti i precedenti(D) nessuno dei precedenti

Q14. Considera due relazioni R(x, y) e S(x,z). La relazione R ha 100 record e la relazione S ha 200 record. Quali saranno il numero di attributi e record della seguente query? SELECT * from R CROSS JOIN S;

(A) 3 attributi, 20000 record(B) 4 attributi, 20000 record(C) 3 attributi, 200 record(D) 4 attributi, 200 record

Q15. Considera due relazioni R(x, y) e S(y), e esegui l’operazione seguente R(x,y) DIVIDE S(Y) Se X è la relazione restituita dall’operazione sopra, quale/i delle seguenti opzioni è/sono sempre CORRETTA/E?

(A) |𝑋| ≤ |𝑅|(B) |𝑋| ≤ |𝑆|(C) |𝑋| ≤ |𝑅| E |𝑋| ≤ |𝑆|(D) Tutte le precedenti

Q16. Quale/i delle seguenti affermazioni è/sono VERE?

(A) Ogni relazione con due attributi è anche in BCNF.(B) Ogni relazione in BCNF è anche in 3NF.(C) Nessuna relazione può essere sia in BCNF che in 3NF.(D) Nessuna delle precedenti

Q19. La funzione f(x)= 1+x+x2 ha:

(A) Minimo in x=-0.5(B) Massimo in x=-0.5(C) Punto sella in x=-0.5(D) Nessuna delle sopra citate.

Q20. Il coefficiente di correlazione di Pearson tra x e y arrotondato alla prima cifra decimale per i dati dati nella tabella sottostante è:

X Y
-6 6.4
2 4.7
0.2 8
7 2
-4 3.4

(A) -0.5(B) 0.5(C) 0.3(D) -0.3

Q21. I tempi di esecuzione peggiori di Insertion sort, Merge sort e Quick sort rispettivamente sono:

(A) Θ(nlogn), Θ(n^2), Θ(n^2)(B) Θ(n^2), Θ(nlogn), Θ(nlogn)(C) Θ(n^2), Θ(nlogn), Θ(n^2)(D) Θ(n^2), Θ(n^2), Θ(nlogn)

Q22. Considera il seguente programma.

int func(int n){    if (n <= 1)    {        return n;    }    else    {        return 3 * func(n - 3) - 3 * func(n - 2);    }}

Il tempo di esecuzione della funzione sopra è:

(A) Θ(n)(B) Θ(n^2)(C) Θ(3^n)(D) Θ(2^n)

Q23. Quale delle seguenti descrive correttamente la relazione di ricorrenza per l’algoritmo di ricerca binaria standard su un array ordinato di n numeri in cui c è una costante.

(A) T(n) = 2*T(n/2) + c(B) T(n) = T(n/2)(C) T(n) = T(n-1) + c(D) T(n) = T(n/2) + c

Q24. Considera il seguente programma C

int func(int A[], int n, int m){    int s = A[0];    for (int i = 1; i <= n - 1; i++)    {        total = m * s + A[i];    }    return m;}

Sia Z un array di 10 elementi con Z[i] = 2 per tutti i valori di i tali che 0<=i<=9; Il valore restituito da func(Z,10,2) è _______

Q25. Due autovalori della matrice X 3 x 3 sono (1 + i) e 2. Il determinante della matrice X è ___________.

La domanda 26 fino alla 55 porta due segni ciascuna

Q26. Dati i seguenti istanze di relazione X Y Z1 4 21 5 31 4 31 5 23 2 1Quali delle seguenti condizioni sono VERE?

(A) XY -> Z e Z -> Y(B) YZ -> X e X ->> Y(C) Y -> X e Y ->> X(D) XZ -> Y e Y -> X

Q27. Considerare lo spazio di ricerca rappresentato nella figura qui sotto. S è lo stato iniziale. G1 e G2 sono due stati che soddisfano il test di destinazione. Il costo del passaggio da uno stato all’altro è rappresentato dal valore numerico vicino al bordo che collega i due stati. Il costo stimato per raggiungere la destinazione è riportato all’interno degli stati. Utilizzare l’ordine alfabetico dei nodi per rompere le tie. Quale stato di destinazione viene raggiunto se si esegue la ricerca A* (grafico)? Qual è il valore massimo che la funzione euristica può assumere per il nodo A pur essendo ammissibile?

Q28. Data un dataset discreto a 𝐾 classi contenente 𝑁 punti, in cui i punti campione sono descritti utilizzando 𝐷 caratteristiche, ciascuna delle quali può assumere 𝑉 valori, quanti parametri devono essere stimati per il classificatore Bayesiano Naïve?

Q30. Per dati bidimensionali perfettamente sferici centrati sull’origine, quali delle seguenti coppie di vettori sono possibili coppie di componenti principali?i) (1, 0) e (0, 1)ii) (0, -1) e (-1, 0)iii) (1, 1) e (1, -1)

(-1, 1) e (-1, -1)

(A) i(B) i e iii(C) i, ii e iii(D) i, ii, iii e iv

Q33. X è una variabile casuale uniformemente distribuita da 0 a 1. 𝑓(𝑥) = {1, 0 ≤ 𝑥 ≤ 1; 0, altrimenti} La varianza di X è:

(A) 1/2(B) 1/3(C) 1/4(D) 1/12

Q34. La funzione 𝑓(𝑥) = 1 + 2𝑥 + 3x^2+…….+2026x^2025. Quale delle seguenti affermazioni è vera?

(A) f(x) ha un minimo globale(B) f(x) ha un massimo globale(C) f(x) non ha un minimo globale(D) Nessuno dei precedenti

Q35. Dato una funzione sufficientemente differenziabile liscia, le seguenti affermazioni sono vere: (P) Una funzione concava può avere un minimo globale(Q) Tutte le funzioni convesse hanno un minimo globale

(A) P e Q sono vere(B) P è vera e Q è falsa(C) P è falsa e Q è vera(D) P e Q sono false

(A) X e Y sono mutualmente non correlate.(B) X e Y sono mutualmente indipendenti.(C) La media di X è 1.(D) La media di Y è 0,5

Q38. Dato una matrice A (m x n). Le seguenti affermazioni sono fatte riguardo alla matrice A.P. Lo spazio colonne è ortogonale allo spazio rigaQ. Lo spazio colonne è ortogonale allo spazio null sinistroR. Lo spazio righe è ortogonale allo spazio nullT. Lo spazio null è ortogonale allo spazio null sinistro.Quali affermazione(e) è/sono vere?

(A) P e Q(B) P e R(C) Q e R(D) P e T

(A) 0(B) 1(C) 2(D) 3

Q40. Un file con 100.000 record è indicizzato con un albero B+. Se la dimensione di un blocco di memoria è di 2K byte, la dimensione di una chiave è di 4 byte e la dimensione di un puntatore è di 4 byte, qual è l’altezza minima possibile dell’indice dell’albero B+? L’altezza è sempre maggiore o uguale a 1.

Suggerimenti: Non vengono memorizzati record nei nodi, vengono memorizzate solo le chiavi. Le dimensioni dei puntatori sono uguali, indipendentemente dal fatto che puntino a un nodo o a un record.

Q41. Considera uno schema R(A, B, C, D, E, F) e le dipendenze funzionali A -> B, C – D e E -> F. Quanti sono i superchiavi?

Q43. Considera un modello di Perceptron a strati multipli (MLP) con uno strato nascosto e uno strato di output. Lo strato nascosto ha 10 neuroni, mentre lo strato di output ha 3 neuroni. L’input al MLP è un vettore a 5 dimensioni. Ogni neurone è collegato ad ogni neurone dello strato precedente e viene incluso un termine di bias per ogni neurone. La funzione di attivazione utilizzata è la funzione sigmoidale. Calcola il numero totale di parametri apprendibili in questo modello di MLP.

Q44. Un’azienda produce un prodotto alla velocità di P unità al giorno. Il costo per unità in Rs è 𝐶 = 50 + 0.1𝑃 + 9000/𝑃. Il prezzo di vendita per unità è Rs. 300. I livelli di produzione che minimizzano il costo per unità e il profitto totale, rispettivamente, sono:

(A) 300, 1250(B) 150, 2500(C) 300, 2500(D) 150, 1250

Q45. Una classe contiene il 60% degli studenti che sono incapaci di cambiare opinione su qualsiasi cosa e il 40% degli studenti cambiano idea casualmente, con una probabilità del 0,3, tra votazioni consecutive sulla stessa questione. Quindi, la probabilità che uno studente scelto casualmente abbia votato due volte allo stesso modo è ______.

Q47. Sia {O1, O2, O3, O4} rappresenta l’esito di un esperimento casuale, con P({O1})=P({O2})=P({O3})=P({O4}). Considera i seguenti eventi: P={O1,O2}, Q={O2,O3}, R={O3,O4},S={O1,O2,O3}. Quale delle seguenti affermazioni è vera?

(A) P e Q sono indipendenti(B) P e Q non sono indipendenti(C) R e S sono indipendenti(D) Q e S non sono indipendenti

Q48. Considera la matrice X i cui autovalori sono 1, -1 e 3. Allora la traccia di X^3 – 3X^2 è ______________.

Q49. Qual è l’output del seguente programma?

int i = 1, j = 1;for (; i <= 10; i++) {    if (i % 3 != 0) {        j += 2;        continue;    }    if (j % 3 == 0)        break;}printf("%d", i + j);

(A) 3(B) 5(C) 12(D) 15

Q50. Assumendo che S sia uno stack e Q1 e Q2 siano due code che supportano le operazioni di Enqueue e Dequeue. Considera il seguente pseudocodice per implementare le operazioni Pop e Push su S.

Push(S, x)  A(Q2, x)  while (Q1 not empty)    B(Q2, C(Q1))  Swap(Q1, Q2)  Pop(S)  return (D(Q1))

Quali delle seguenti opzioni per le funzioni A, B, C e D corrispondono all’implementazione corretta delle operazioni Push e Pop sullo stack S?

(A) A,B – Enqueue C,D – Dequeue(B) A,C – Enqueue B, D – Dequeue(C) A,C – Dequeue B,D- Enqueue(D) A,D – Enqueue B,C – Dequeue

Q51. Considera il seguente programma.

int fun(float a[], float b[], int d) {    float n1 = 0;    float n2 = 0;    int flag = 1;    for (int i = 0; i < d; i++) {        n1 = n1 + (a[i] * a[i]);        n2 = n2 + (b[i] * b[i]);    }    for (int i = 0; i < d; i++) {        a[i] = a[i] / sqrt(n1);        b[i] = b[i] / sqrt(n2);    }    for (int i = 0; i < d; i++) {        if (a[i] != b[i]) {            flag = 0;            break;        }    }    return flag;}

Per quale delle seguenti voci l’algoritmo sopra produce 1 come risultato?(P) a = {1,2,3,4}; b = {3,4,5,6}, d = 4(Q) a = {1,2,3,4}; b = {2,4,6,8}, d = 4(R) a = {1,2,3,4} b = {10,20,30,40}, d = 4(S) a = {1,2,3,4}, b = {1.1,2.1,3.1,4.1}, d = 4

(A) P, Q, R, S(B) Q, R, S(C) Q, R(D) R, S

Q52. Considera il seguente grafo non diretto su 5 nodi:

Supponi di eseguire la ricerca per ampiezza su questo grafo utilizzando una struttura dati di tipo coda. Quanti ordinamenti unici per la ricerca in ampiezza sono possibili in questo grafo?

(A) 9(B) 24(C) 48(D) 120

Q55. Considera lo schema relazionale seguente:

SELECT empNameFROM employee EWHERE NOT EXISTS (    SELECT custId    FROM customer C    WHERE C.salesRepId = E.empId    AND C.rating <> 'GOOD');

A) Nomi di tutti i dipendenti con almeno uno dei loro clienti che ha una valutazione “GOOD”.(B) Nomi di tutti i dipendenti con al massimo uno dei loro clienti che ha una valutazione “GOOD”.(C) Nomi di tutti i dipendenti senza nessuno dei loro clienti che ha una valutazione “GOOD”.(D) Nomi di tutti i dipendenti con tutti i loro clienti che hanno una valutazione “GOOD”.

Conclusioni

Il rilascio del sample paper GATE DA da parte dell’Istituto Indiano di Scienza (IISc) è una risorsa significativa per i professionisti del data science e dell’intelligenza artificiale in erba. Fornisce un prezioso sguardo sul tipo di domande che potrebbero essere affrontate nell’esame effettivo. Questi sample papers sono strumenti essenziali per valutare le loro conoscenze, esercitarsi nelle capacità di risoluzione dei problemi e affinare le strategie di svolgimento del test.

Sentiti libero di aggiungere le tue risposte alle domande dei sample paper nella sezione dei commenti qui sotto.

Ti auguriamo il meglio per GATE DSAI 2024! 👍 

Risorse

  • IISc DSAI_GATE_Sample_Question_Paper (Clicca qui per scaricare)
  • IISc GATE DSAI Syllabus (Clicca qui per scaricare)