userid stringclasses 377
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
values |
|---|---|---|---|---|---|
C-2021-2_U129 | 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 | 今回の講義では、ベクトルの意味とベクトルのデータ分析との関係を学んで後、データ分析で重要な距離と類似度について学んだ。 | B |
C-2021-2_U129 | 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 | ユークリッド距離やハミング距離など、さまざまな種類の距離についてよく理解できた。 | B |
C-2021-2_U129 | 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_U129 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U129 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 法令工学という分野があることを初めて知ったし、とても面白そうだと思った。機会があればもっと深く学んでみたい。 | B |
C-2021-2_U32 | 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 | 今回はベクトルを利用した距離と類似度の測定について学習した。 | B |
C-2021-2_U32 | 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 | データをベクトルで表現するにはどのようにすれば良いのかがたくさんの例を用いて説明されていたので具体的にわかった。 | B |
C-2021-2_U32 | 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_U32 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U32 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 高校数学の影響で、ベクトルといえば平面や空間の図形の問題を解く際に利用するという固定観念が自分の中にあったので、データサイエンスにも活用できることが詳しく理解できた。また、データの距離や類似度は初めて学んだ概念なのでしっかり復習したいなと思った。 | B |
C-2021-2_U35 | 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 | 画像や文書、料理などをベクトルで表すことでデータの分析をすることができる。距離と類似度は反対の概念である。距離にはユークリッド距離やハミング距離などがある。 | B |
C-2021-2_U35 | 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 | ベクトルを散布図などで可視化することで、データのパターンがわかるようになる。データ解析では、データを比べる際、距離や類似度という概念を用いる。 | B |
C-2021-2_U35 | 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 | データ表現においてベクトルが利用されるというのはよくわかったが、線形代数も使われるという話は、もっと詳しく聞いてみたいと思った。 | B |
C-2021-2_U35 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U35 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | ベクトルと聞くと、高校数学で計算などをするベクトルというイメージが強いので、ほかの使い方を知ることができてよかった。実生活に利用されていると知ることができると、勉強をする理由も見えてくるなと思った。 | B |
C-2021-2_U34 | 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 | ベクトルによるデータ表現、データにおける距離と類似度について。 | B |
C-2021-2_U34 | 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 | 線形代数はデータ分析で活躍するということを知った。マンハッタン距離、max距離の測り方が分かった。 | B |
C-2021-2_U34 | 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。 | B |
C-2021-2_U34 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし。 | B |
C-2021-2_U34 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 事例紹介のコーナーは具体的で面白いため、これからも続けてほしいと思った。今回の授業のBR-Mapの作成は難しいと感じた。 | B |
C-2021-2_U121 | 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 | 情報科学において、ベクトル・距離・類似度によるデータ表現について学習しました。また、それぞれについてデータ分析とのかかわりについて学習しました。 | C |
C-2021-2_U121 | 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 | データ分析をやるうえで距離と類似度は非常に重要な枠割を果たすということを学ぶことができました。 | C |
C-2021-2_U121 | 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 | ベクトルについて、高校までに学習したベクトルの考え方とは少し異なっていて、難しかったです。 | C |
C-2021-2_U121 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U121 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | ベクトルや距離、類似度という数字やグラフで様々なものを表現することができるというのはとても興味深いと思いました。しかし、自分で表現するためにはしっかり理解しなければならないと思いました。 | C |
C-2021-2_U87 | 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 | F |
C-2021-2_U87 | 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 | F |
C-2021-2_U87 | 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 | F |
C-2021-2_U87 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U87 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | F |
C-2021-2_U131 | 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・類似度の考え方を用いて、法・経済・経工・薬のそれぞれの分野で何ができるか。
ベクトルを用いると様々なデータとその関係性をはっきりと示すことができる。
距離と類似度の関係は反比例である。（距離が大きい＝類似度が小さい 逆もまた然り）
「距離」という概念は一般的なユークリッド距離だけでなく様々な種類のものを持つ。 | B |
C-2021-2_U131 | 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 | 高校の数学で用いていたベクトルと、情報科学で用いるベクトルはその意味が異なっていることが理解できた。 | B |
C-2021-2_U131 | 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 | p42の等距離面でmax距離とマンハッタン距離を表した図を完璧に理解することができなかった。 | B |
C-2021-2_U131 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | B |
C-2021-2_U131 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今回は、それぞれの学部と今から学ぶ事柄との関係を学ぶことができて為になったと感じた。私は薬学部だが、特に法学部の「法令文書を文字列として扱う。」という考え方が印象に残った。法律によって誰かを裁く際に、情状酌量という観点があると知っているので、法律には少しは感情も関係していると思っている。（知識が足りないので勘違いかもしれません。）データと感情は相反する関係だと思うので、文字列（データ）として考えるというやり方に驚いた。 | B |
C-2021-2_U10 | 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 | 類似度により、別のデータ同士の類似性を調べられる。 | B |
C-2021-2_U10 | 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 | データをもベクトルを使って表すことができる。 | B |
C-2021-2_U10 | 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 | なし
| B |
C-2021-2_U10 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | なし | B |
C-2021-2_U10 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | ベクトルを用いるということで線形代数も絡んでおり、これまでの数学が非常に情報に活きていることに驚いた。 | B |
C-2021-2_U173 | 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 | F |
C-2021-2_U173 | 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 | F |
C-2021-2_U173 | 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 | F |
C-2021-2_U173 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U173 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | F |
C-2021-2_U15 | 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_U15 | 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_U15 | 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_U15 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U15 | 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_U111 | 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、複数の数値をかたまりにしたもので、順番に意味がある。ベクトルで表すことで、元のものがどのようなものか詳しく知ることができる。ベクトルのデータ分析として線形代数や表現として行列が使われる。ベクトルにおいて、多数のデータの組み合わせは重要になってくる。「近い、遠い」や「似ている、似てない」はデータ分析において重要になってくる。データ解析における「距離」とは、データ間の差異である。類似度とは、距離と反対の概念で、大きければ大きいほど似ていることが分かる。分析例としては、相同性検索、クラスタリング、系統分類、判定、異常検知などがある。距離にはユークリッド距離、マンハッタン距離、max距離、ハミング距離、編集距離などがある。類似度にはジャッカード係数、コサイン類似度などがある。距離や類似度を応用して、データ集合のグルーピングをしたり、データの異常度を明らかにしたり、データの認識をしたりすることができる。 | B |
C-2021-2_U111 | 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 | ベクトルはデータの代表的な表現方法の一つであり、距離、類似度はデータの近さを測る方法であるということが分かった。どちらも、データ分析をする際に重要なものであるということが分かった。 | B |
C-2021-2_U111 | 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 | B |
C-2021-2_U111 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | B |
C-2021-2_U111 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | ベクトルは数学でのイメージが強かったが、データ分析にも使えるという新たな視点を学ぶことができた。 | B |
C-2021-2_U149 | 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 | F |
C-2021-2_U149 | 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 | F |
C-2021-2_U149 | 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 | F |
C-2021-2_U149 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U149 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | F |
C-2021-2_U162 | 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 | ベクトルを使ったデータ分析について。組み合わせと多数のデータから可視化することができる。ものをベクトルであらわし、距離と類似度を測ることにより、データ分析が可能になる。 | B |
C-2021-2_U162 | 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 | ユークリッド距離について理解することができた。 | B |
C-2021-2_U162 | 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_U162 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U162 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 同じ距離であっても様々な測り方があるのだと知ることができた。 | B |
C-2021-2_U150 | 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 | F |
C-2021-2_U150 | 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 | F |
C-2021-2_U150 | 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 | F |
C-2021-2_U150 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U150 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | F |
C-2021-2_U91 | 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 | まず、ベクトルをどのようなことに用いることができるかについての話があった。例えば経済の分野では、高値、安値、始値、終値のベクトルから未来の株価が予測されている。また、薬学や科学の分野では、似た構造をベクトルととらえ、その構造があれば１、なければ０とする化合物の特徴のグループ化が行われている。さらに法学では、法令文書を、データ分析手法を活用可能な、自然言語で書かれている文字列ととらえて解析し、法令に矛盾がないかや運用プロセスが適切かの確認を行う法令工学が行われている。
では、そもそもベクトルとは何であろうか。ベクトルとは複数の数値を塊にしたもののことであり、かっこの中に数字をカンマで区切って書く。それぞれの数字には意味があり、数字を入れ替えることはできない。特定の観点から、人、料理、文書、画像など様々なものをベクトルとして表現できる。
ではなぜベクトルでデータを分析するのだろうか。それは、ベクトルはデータの組み合わせであり、1つのデータでは分からないこともより分かりやすくなるからである。データの「近い/遠い」や「似ている/似ていない」はデータ分析の基本である。
では、データの「近い/遠い」はどのように判断するのだろうか。その場合に重要になるのが「距離」と「類似度」である。データ解析における「距離」は定義が日常会話より自由であり、データ間の差異を意味している。距離が近ければ近いほど、それらのデータは似ていることになる。「類似度」は「距離」と反対の概念で、距離ほど厳密ではない。また、距離が常に０以上になるのに対し、類似度はマイナスにもなりうる。物をベクトルで表すことで、様々な種類の距離や類似度が使える。距離はデータ解析の基本で、1種類ではない。最も代表的な距離は直線距離のユークリッド距離だが、道に沿った距離であるマンハッタン距離やデータが一番違うところの距離であるMax距離、長さの同じ2系列間の違う要素の数を表すハミング距離、置換、挿入、削除の最小回数を表す編集距離などがある。 | F |
C-2021-2_U91 | 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 | 今回の授業を聞いて、ベクトルがデータ解析において非常に重要であることが分かった。これまで私は、ベクトルと言えば数学で扱う平面ベクトル、空間ベクトルしか知らなかったが、複数の数値を塊にしたものすべてがベクトルだというのはかなり驚いた。 | F |
C-2021-2_U91 | 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 | 特にありません。 | F |
C-2021-2_U91 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にありません。 | F |
C-2021-2_U91 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | ベクトルや距離といった、今までも知っていた言葉の新しい意味を知れて、かなり興味深かった。 | F |
C-2021-2_U40 | 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 | ベクトルは単なる数学ではなく、データ分析のツールとして用いられる。例えば画像や単語の並びをベクトルで表現することができる。距離、類似度はデータ解析においてそれぞれ利用される。モノをベクトルで表すことで距離や類似度に基づいた分析が可能になる。距離にも様々な種類があり、ユークリッド距離、マンハッタン距離、max距離、ハミング距離、編集距離などがある。類似度を測るものとして、Jaccard係数やコサイン類似度が存在する。これらを応用することで画像認識やクラスタリングを用いた異常認識が行えるようになる。 | A |
C-2021-2_U40 | 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 | 距離と類似度が反対の概念だということを知った。どちらもデータ解析に用いられるということで存在は知っていたが深く考えていなかったので今まで気づかなかった。クラスタリングについては今までの授業で習ってきたが、やはりデータをベクトルで表現することで様々な応用が利くようなるということが分かった。 | A |
C-2021-2_U40 | 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 | ベクトルと行列は似ているが違った形式のものであることは知っている。行列をベクトルの集まりとして扱うことは想像できるが、対応関係の表現として扱うことはいまいちピンとこなかった。ただ線形代数が実際の解析で用いられている例を知れてよかった。 | A |
C-2021-2_U40 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし。 | A |
C-2021-2_U40 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | マンハッタン距離の説明で斜めにいけない都市の話があり、札幌をgoogle mapで見てみたら本当に面白い矩形の道でできていた。今まで習ってきたようなクラスタリングやデータ解析の仕組みについてさらに詳しくなれた。 | A |
C-2021-2_U83 | 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 | ベクトルによる距離、類似を用いたデータ分析 | B |
C-2021-2_U83 | 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 | 情報におけるベクトルの意味を理解した。 | B |
C-2021-2_U83 | 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_U83 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U83 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | ベクトルが様々なところに活用できているのがすごいと思った。 | B |
C-2021-2_U152 | 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 | 個人情報とデータ収集 | B |
C-2021-2_U152 | 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 | 個人情報保護法などを詳しく知ることができた。 | B |
C-2021-2_U152 | 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 | なし | B |
C-2021-2_U152 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | なし | B |
C-2021-2_U152 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | さまざまなデータの収集方法があることがわかった。 | B |
C-2021-2_U157 | 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 | ベクトルを用いることによって、文書や画像などもデータ表現することができる。そうして表現されたデータを分析する際に、距離や類似度という考え方を使う。距離や類似度の表し方は必ずしも一つではなく、その場面に応じた表現方法を使う必要がある。薬学部では、似た構造を持つ化合物をグループ化することにベクトルによるデータ表現を応用できる。 | B |
C-2021-2_U157 | 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 | ベクトルを使って画像認識などができることは以前の授業で学んだが、実際にベクトルで表現することによってどのようなメリットがあるのかを理解することができた。また、今まで知らなかったタイプのマンハッタン距離などの、距離の表現の仕方を知ることができた。 | B |
C-2021-2_U157 | 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。 | B |
C-2021-2_U157 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | B |
C-2021-2_U157 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 薬学部の学生としてベクトルで表現されたデータの解析が薬学の分野で実際にどのように使われているのか知ることは大変ためになりました。 | B |
C-2021-2_U139 | 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 | ベクトルとはなにか、また、距離と類似度の具体例とそのデータ分析における利用方法 | B |
C-2021-2_U139 | 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 | ベクトルの概念や、距離と類似度の考え方を理解することができた。 | B |
C-2021-2_U139 | 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 | B |
C-2021-2_U139 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | B |
C-2021-2_U139 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今回の内容は、高校でベクトルを学んでいたこともありかなり理解がしやすかった。 | B |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.