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values | course_number int64 1 15 | question_number int64 1 5 | question_content stringclasses 5
values | answer_content stringlengths 1 4.12k ⌀ | grade stringclasses 5
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|---|---|---|---|---|---|
C-2021-2_U156 | 12 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | ベクトルを用いてデータを比較する。比較というのは今回は距離や類似度。 | C |
C-2021-2_U156 | 12 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 距離の定義は厳密で、類似度は距離よりも定義が緩い。 | C |
C-2021-2_U156 | 12 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 秋学期に学習したハミング距離を忘れてしまっていた。 | C |
C-2021-2_U156 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にないです。 | C |
C-2021-2_U156 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 自分は文系なのでベクトルといったら矢印のイメージがまだ抜けませんが、複数の数値で表したものという概念は自分の世界が広くなったような気がします。 | C |
C-2021-2_U158 | 12 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | ベクトル、距離、類似度の定義 | B |
C-2021-2_U158 | 12 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 距離の情報科学での重要性 | B |
C-2021-2_U158 | 12 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | B |
C-2021-2_U158 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U158 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 距離にも色々な種類があることを初めて知りました。 | B |
C-2021-2_U60 | 12 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | ベクトルとは、複数の数値を一かたまりにしたものである。ベクトルを用いれば、数値データだけでなく、画像や文書などのデータも数値による表示が可能となる。
データ間の差異を距離と呼び、d(x,y)を2ベクトルx,yの距離としたとき、次の3点を距離の公理と呼ぶ。①x=yならばd(x,y)=0(非退化性)、②d(x,y)=d(y,x)(対称性)、③d(x,y)≦d(x,z)+d(z,y)(三角不等式)
距離の代表例として、三平方の定理を利用したユークリッド距離(2ベクトルx,y間の距離を||x-y||と表すことがある(||・||はノルムと呼ばれる))、マンハッタン距離(2ベクトルの各要素の距離の総和)、
max距離(2ベクトルの各要素の距離の最大値)、ハミング距離(2ベクトルの異なる要素の数)、編集距離(2ベクトルの要素の修正回数)などがある。
逆に、距離とは真逆の概念として、データ間の類似度が挙げられる。
例として、Jaccard係数(2ベクトルの(2ベクトルの共通要素の個数)/(2ベクトルの全要素の個数(共通要素はまとめて1つとカウント)))、コサイン類似度(ベクトルの内積の公式利用)などがある。
距離や類似度を用いて、データのクラスタリングなどが挙げられる。 | C |
C-2021-2_U60 | 12 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | ベクトルの情報科学上の定義、距離と類似度のそれぞれの具体例 | C |
C-2021-2_U60 | 12 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 特になし | C |
C-2021-2_U60 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | C |
C-2021-2_U60 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | またしても日誌の記入が遅れてしまい、テスト直前にまで持ち越してしまった。テスト本番まで時間がないので、精一杯復習に励みたい。 | C |
C-2021-2_U25 | 12 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | ベクトルと距離と類似度 | B |
C-2021-2_U25 | 12 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 距離の概念 | B |
C-2021-2_U25 | 12 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 二重絶対値 | B |
C-2021-2_U25 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U25 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 一発で理解するには至らなかったので復習をしっかり行いたい。 | B |
C-2021-2_U76 | 12 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | データを表現するときにベクトルを用いることができる。またベクトルに表現されると線形代数によく使われる。一つのデータで何を意味しているか分からなくても、ベクトル表現して他のデータと一緒に照らし合わせると、データ間の関連を見ることができる。また、データを考える中で「距離」と「類似度」も重要である。距離はデータの似てない度合いのことで、非退化性、対称性、三角不等式の距離の公式を満たすものならば何でも距離と定義できる。また、距離と反対の概念として類似度が挙げられる。距離や類似度を利用してデータのグルーピングや、データの異常度、データの認識等が可能になる。 | B |
C-2021-2_U76 | 12 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 距離や、類似度の考え方が分かった。また、データ分析に関してベクトルの考えが重要だということが改めて認識した。 | B |
C-2021-2_U76 | 12 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | データが線形代数にどのように使われているかが知りたいです。 | B |
C-2021-2_U76 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U76 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 距離にも様々な種類があり、二次元や三次元だけでなくｎ次元でもベクトル距離が計算でき、それらが活用されていることに驚いた。 | B |
C-2021-2_U89 | 12 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | ベクトルとは、複数の数値を塊にしたもので、数値の順番に意味があるものである。例として、文章や画像なども、ベクトルで表現できるデータである。ベクトルで表現されたデータの分析には、距離・類似度や、線形代数がよく使用される。データ解析における距離とは、データ間の差異のことであり、数というものがある学的な距離は、非退化性、対称性、三角不等式の、三条件を満たすもので、普通に考えるデータ間の距離のほかには、ユークリッド距離、max距離、マンハッタン距離、ハミング距離、編集距離などといったものがある。類似度は、距離と反対の概念を持つものだが、距離ほど厳密には定義されておらず、どのくらい共通しているかを図るJaccard係数、方向性のみに重視したコサイン類似度などがある。そして、距離・類似度の具体的な応用例は、画像認識やクラスタリングなどがある。
| B |
C-2021-2_U89 | 12 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 画像認識が、どのような仕組みでなされているのか、数学的に理解できたので、仕組みがイメージしやすくなった。 | B |
C-2021-2_U89 | 12 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | max距離の効果的な利用方法が、イメージできなかった。 | B |
C-2021-2_U89 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U89 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今まで、線形代数にあまり意義を感じられていなかったが、今回の授業で、具体的な応用方法が湧いてきたので、線形代数の学習に対するモチベーションが向上した。受けられてよかったと思う。また、画像認識の仕組みのところは、個人的に興味深かった。ベクトルの考え方はAI開発にとても活かせそうなので、これからも注目していきたい。
| B |
C-2021-2_U86 | 12 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | null | C |
C-2021-2_U86 | 12 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | null | C |
C-2021-2_U86 | 12 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | C |
C-2021-2_U86 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U86 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | C |
C-2021-2_U53 | 12 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 今日はベクトル・距離・類似度について勉強しました。ベクトルは特に、表現としてのベクトルを学びました。距離に関しては、距離の公理というものを初めて学びました。非退化性と、対称性と、三角不平等式の３つを満たせば、いいということを学びました。また、距離について、深く学び、距離はデータの基本ということを様々な例をスライドを見ながら知ることが出来ました。類似度についても、Jaccard係数やコサイン類似度があることを学びました。ベクトル、距離、類似度それぞれについて詳しく学ぶことが出来ました。 | B |
C-2021-2_U53 | 12 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 距離と類似度は反対の概念ということを初めて知りました。また、距離の公理というものがあり、その３つすべてを満たせば距離を表すことが出来ると知り、面白いなと思いました。また、距離はデータ解析の基本であるということを知りました。距離にもいろいろな種類があることを知り、データとしての距離、ハミング距離、編集距離などあることを知りました。また、データとしての距離の中には、以前から知っていたユークリッド距離の他、マンハッタン距離やマックス距離などがあることを初めて知りました。この３つの違いは、スライドの絵でよく理解することが出来ました。 | B |
C-2021-2_U53 | 12 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | マックス距離などを使うメリットは分かりましたが、使う機会があるのかが疑問でした。 | B |
C-2021-2_U53 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | とくにありません。丁寧なスライドのおかげで理解に苦しむことなく勉強出来ました。 | B |
C-2021-2_U53 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今日の授業で、今まで知らかったたくさんの専門用語を知ることが出来ました。距離のいろいろな違い、類似度と距離は反対の概念など、面白い発見はたくさんありましたが、一番驚いたのは、距離の公理です。もちろん初めて知ったのですが、距離の３つの条件を知り、言葉ってすごいな、情報化が苦って凄いなと思いました。 | B |
C-2021-2_U96 | 13 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 可視化とは、可視化の手段と有効な場合、三次元の可視化方法など | B |
C-2021-2_U96 | 13 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 可視化について、たくさんの手段の中から状況にあったものを選ぶことが大事だとわかった。 | B |
C-2021-2_U96 | 13 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 特にないです | B |
C-2021-2_U96 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にないです | B |
C-2021-2_U96 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 様々なグラフや方法について、使い方を学ぶことができた。自分でデータを可視化することは時々あるので、毎回どのグラフが適しているかを良く考えるようにしたい。 | B |
C-2021-2_U21 | 13 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 可視化はデータを直感的に理解できる図にすることで、あらゆる分野で必要であるということを学んだ。 | C |
C-2021-2_U21 | 13 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 不適切な可視化は誤解を生んだり、不誠実な印象を招くため、目的と条件によって適切な手法を選択する必要があるということが分かった。 | C |
C-2021-2_U21 | 13 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | C |
C-2021-2_U21 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U21 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | これまで数学などで取り扱ってきた箱ひげ図やヒストグラム、散布図も可視化手法の一つであると知り、可視化は案外身近なものだと感じた。 | C |
C-2021-2_U69 | 13 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 今回の講義では、データの可視化について学んだ。データを可視化することには、一目で膨大なデータを理解することができるという意味があり、データを可視化する手法として棒グラフやヒストグラム、折れ線グラフ、箱ひげ図、パイチャートなどがあり、データをどのように理解するのかによって使うべき手法を選択しなければならないということを学んだ。
| B |
C-2021-2_U69 | 13 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 今回の講義では、棒グラフは数値データの比較に、ヒストグラムと箱ひげ図はデータ分布の比較に、折れ線グラフはデータ間の変化の傾向の把握に、そしてパイチャートは全体のデータに対する各データの割合を把握するのに有効であると分かった。また、3種類以上の要素を可視化する場合には要素削って表現する必要があり、多くのデータを可視化する際に数学の知識が必要であるということが分かった。 | B |
C-2021-2_U69 | 13 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 特になし | B |
C-2021-2_U69 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | B |
C-2021-2_U69 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今回の講義ではさまざまなデータの可視化の手法について学んだが、どのようにデータを比較したりするかによって表現方法が異なるのだと分かった。また、2種類の要素しかないデータの可視化は比較的容易に表せるが、多次元の要素を可視化する場合にはス学の知識を駆使しなければならないため、難しそうだという印象を受けた。 | B |
C-2021-2_U50 | 13 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | データの表現方法には様々な方法があり、適不適がある。 | C |
C-2021-2_U50 | 13 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 悪質な広告、印象操作は、データの見せ方に色々な罠を張り巡らせている。 | C |
C-2021-2_U50 | 13 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | ありません。 | C |
C-2021-2_U50 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | あありません。 | C |
C-2021-2_U50 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 法律工学が楽しそうだった。 | C |
C-2021-2_U107 | 13 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | データを可視化する方法の紹介と、各方法における注意点 | B |
C-2021-2_U107 | 13 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 散布図の「散らばりの方向」という考えが分かりにくかったが、授業をきいてある程度理解できた。 | B |
C-2021-2_U107 | 13 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 特になし | B |
C-2021-2_U107 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | B |
C-2021-2_U107 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 小・中学校から慣れ親しんだ可視化方法がほとんどだったが、データの扱い方を学びながら改めて深く考えると、特性が意外と大きく分かれていることに気づいて面白かった。 | B |
C-2021-2_U27 | 13 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | データを可視化するときには、用途により様々な方法を考慮する必要がある。その中でも最も大切なのは、データが恣意的に変形させられることを防ぐこと。誠実なデータを作ることが大切であると学びました。 | B |
C-2021-2_U27 | 13 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 可視化する際に色などの情報やデータを詰め込みすぎると逆に見にくくなってしまうことが分かりました。一目でデータの特徴が分かるような可視化を行うのが望ましいです。 | B |
C-2021-2_U27 | 13 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 実際に自分でデータを可視化するのは注意するべきところが様々あり、大変そうだなと感じました。 | B |
C-2021-2_U27 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | 今回は特にありません。 | B |
C-2021-2_U27 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今後、研究などで、データをグラフにして表す機会は増えていくと思います。今回の授業を参考にして、正しくデータを可視化できるようにしたいです。 | B |
C-2021-2_U129 | 13 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 今回の講義では、可視化とは何か、また可視化の必要性などについて学んだ。 | B |
C-2021-2_U129 | 13 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 可視化の手法は様々であり、目的に応じて使い分ける必要があるということが分かった。 | B |
C-2021-2_U129 | 13 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | B |
C-2021-2_U129 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U129 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 散布図行列の部分が難しかったが、一応理解できたのでよかった。 | B |
C-2021-2_U32 | 13 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 今回は可視化とは一体どのようなものなのか、さらにはどのような働きをするのかに関する授業だった。 | B |
C-2021-2_U32 | 13 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 可視化にはさまざまな方法があるため、それぞれのデータに応じて都合の良い方法を用いることでよりわかりやすくデータを捉えることができるとわかった。 | B |
C-2021-2_U32 | 13 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | B |
C-2021-2_U32 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U32 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 日経平均株価をローソク足チャートを用いて可視化した図を見て、データを可視化して視覚的にすることでかなりわかりやすくなることがよく理解できた。 | B |
C-2021-2_U35 | 13 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | データの可視化はあらゆる分野で必須の広く使われている技術である。可視化をすることで膨大なデータのデータ傾向を把握しやすくできる。可視化の手法は、ヒストグラムや箱ひげ図、棒グラフやパイチャートなどそれぞれの目的や条件によってさまざまなものを選択できる。 | B |
C-2021-2_U35 | 13 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | ３Dパイチャートについて、最近よく見かけるがこんな罠があったことには驚いた。確かに割合が異なって見えると思う。 | B |
C-2021-2_U35 | 13 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 要素数を減らすと、複数のデータが二種類の要素のデータの変換できるというのがわからなかった。 | B |
C-2021-2_U35 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U35 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 可視化の方法として、棒グラフや箱ひげ図など小学校のころから知っているものが多く、なじみ深い内容だった。なんとなく使い分けていた方法で、きちんと言葉にしてどんなデータや目的のときにどれを使えばよいのかというのを知ることができてよかった。 | B |
C-2021-2_U34 | 13 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | データの可視化について。 | B |
C-2021-2_U34 | 13 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 各可視化手法の有効な使い方を理解した。 | B |
C-2021-2_U34 | 13 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 特になし。 | B |
C-2021-2_U34 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | 最終試験では計算問題も出るのでしょうか。 | B |
C-2021-2_U34 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 3Dパイチャートの罠の画像は確かに引っ掛かりそうだなと思った。 | B |
C-2021-2_U121 | 13 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | データの可視化について、どのような可視化の手法があるのかや、それぞれの可視化手法のポイントや注意点などを学ぶことができました。 | C |
C-2021-2_U121 | 13 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 調べたいデータや目的によって、適切な可視化手法を選ばなければならないということが分かりました。 | C |
C-2021-2_U121 | 13 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 散布図における三次元・四次元以上の要素についての説明が難しかったです。 | C |
C-2021-2_U121 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U121 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 様々な手法が出てきたので、適切なものを選択できるように、しっかりと整理する必要があると思いました。 | C |
C-2021-2_U87 | 13 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 棒グラフや円グラフにはデータを可視化するという重要な役割があること。 可視化するとデータを直感的に理解できる。 | F |
C-2021-2_U87 | 13 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 普段当たり前のように使ったり見たりしているグラフはデータを可視化するためのものであったこと。様々な種類のグラフがあり、それぞれに可視化に向き不向きなデータがあるため使い分けることが重要であること。 | F |
C-2021-2_U87 | 13 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | なし | F |
C-2021-2_U87 | 13 | 4 | 質問があれば書いてください | なし | F |
C-2021-2_U87 | 13 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 分かりやすかった。 | F |
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