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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_U16 | 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カタマリにしたもので、モノをベクトルを表せば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あり、対象のデータの性質に合致したものを選ぶ必要があるためユークリッド距離やハミング距離など様々種類がある。 | A |
C-2021-2_U16 | 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ⅹの長さが||x||で、||x-y||は距離を表す
距離とはデータ間の際のことでデータの値が小さいほど「似ている」ことを表し、距離の公理を満たすものを指す | A |
C-2021-2_U16 | 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 | ユークリッド距離と数値で出た距離の違いがいまいちよくわからなかった
マンハッタン距離が何を表しているのか
| A |
C-2021-2_U16 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | 今日紹介された○○距離にはすべて公式が存在するのでしょうか。 | A |
C-2021-2_U16 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 単に数学的な距離とデータ関連の距離では違いがあって、距離にもいろいろな種類があるというのが面白かった。 | A |
C-2021-2_U138 | 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 | まず初めに前回の小テストを行い、その後いろいろな学部の事例について学んだ。そして、ベクトルとは何かについて学び、その後ベクトルとデータ分析の関係について学び、その後距離や類似度について学んだ。最後に距離や類似度を利用したデータ分析を学んだ。 | B |
C-2021-2_U138 | 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 | ベクトルとデータ分析の関係について理解することが出来た。 | B |
C-2021-2_U138 | 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 | 特になかった。 | B |
C-2021-2_U138 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U138 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | ベクトルという今までに学んだことのある言葉が出てきたので集中して聞くことが出来た。 | B |
C-2021-2_U55 | 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 | データ分析においてベクトルは重要な要素である。数学的には厳密ではないが、ベクトルは数字のかたまりであり、その順番にも意味を持つ。ベクトル＝データとして扱う際にそのデータ間の距離と類似度を測ることでデータ分析を行う。その例としてクラスタリング、異常検知、判定などがある。データの距離の種類にはユークリッド距離、ハミング距離、Max距離、編集距離がある。類似度にはjaccard係数、コサイン類似度がある。 | B |
C-2021-2_U55 | 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 | データ分析が具体的にどのように行われるのかを知ることができて良かった、データ分析はデータをベクトルとして扱うことは知っていたが、その手法までは知らなかったので今回の授業でそれを知ることができて良かった。
| B |
C-2021-2_U55 | 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 | 編集距離は長さを無視できるので、ハミング距離の存在意義があるのが少し疑問に思った。 | B |
C-2021-2_U55 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U55 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今回の授業はとても分かりやすく、理解しやすかった。線形代数がこのデータ分析にベクトルの処理という点から大きく関わってくるのは分かったが、ただ計算処理の方法としての一部なのか疑問に思った。 | B |
C-2021-2_U30 | 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 | ベクトルであわらすことでさまざまなデータを分類する | C |
C-2021-2_U30 | 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 | マンハッタン距離とユークリッド距離の使い分け | C |
C-2021-2_U30 | 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 | とくになし | C |
C-2021-2_U30 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | とくになし | C |
C-2021-2_U30 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今までユークリッド距離しか知らず、マンハッタン距離を知って、何に使うのか分からなかったが、ユークリッド距離の意外な欠点を知って驚いた。 | C |
C-2021-2_U92 | 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_U92 | 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_U92 | 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_U92 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U92 | 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_U169 | 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_U169 | 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_U169 | 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_U169 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U169 | 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_U93 | 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 | データ分析におけるベクトルの概念について学習した。また、ベクトルの利用により様々なデータが数字で表現できる。データの分析や表現に数学的概念が用いられていることを学んだ。データ分析の基本的概念である距離と類似度について学んだ。様々な距離やる類似度の種類について学んだ。 | B |
C-2021-2_U93 | 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 | ベクトルとは、複数の数値をカタマリにし、カッコで区切ったものであり、その順番に意味があるものである。ベクトルを用いることで、画像や文書などの様々なデータを数字で表すことができるようになる。ベクトルのデータ分析には線形代数が、データ表現には行列が使われる。数学的な距離と類似度の概念について学んだ。 | B |
C-2021-2_U93 | 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 | ベクトルを用いて実際にデータを数値に落とし込む手法についてもう少し学習していきたいと思った。 | B |
C-2021-2_U93 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にありません。 | B |
C-2021-2_U93 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 自分の専攻している分野が実社会でどのように活用されているのかわかって面白かった。
| B |
C-2021-2_U58 | 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 | ベクトルは数字の集まりであり、順番に意味があることが多い。また、ベクトルは力や向きだけを示すものではなく、単語や物を示すのにも用いられる。
データ分析でどれくらい要素が似ているかを表す尺度に距離と類似度がある。
距離は近いほど似ており、類似度は逆に大きいほど似ていることを表す。
距離にもユークリッド距離やmax距離、マンハッタン距離などいくつかあり、特徴や目的により使い分けられる。 | C |
C-2021-2_U58 | 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 | ベクトルや距離は4次元以上の高次元でも用いることができるということ。
画像を認識するときに類似する画像を探すことでその画像は何か認識しているというメカニズムがわかった。
| C |
C-2021-2_U58 | 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 | 類似度と距離をどのように使い分けるのかがよくわからなかった。 | C |
C-2021-2_U58 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U58 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | ベクトルという数学や物理などでしか使われないと思っていたものが情報という分野でさらに広い意味で使われているのが面白いと思った。
ベクトル間の距離や類似度を測るという手法が、SNSで趣味が似ている人を探したり、関連のある動画を表示したりするのに使われているというのは興味深く、今まで苦手だと思っていたベクトルに少し意欲がわいた。 | C |
C-2021-2_U77 | 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_U77 | 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_U77 | 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_U77 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U77 | 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_U103 | 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 | 文書や画像データにベクトルを用いた表現を応用すると、データ分析で威力を発揮する。そのデータ分析の際に用いる指標には距離や類似度などがある。距離や類似度には様々な種類がある。 | B |
C-2021-2_U103 | 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 | データ分析にベクトルの考え方を用いることで、データの要素の強さを表現し比較することの仕組みや利便性について分かった。距離や類似度の指標は用途に合わせた種類の距離、類似度を用いて、画像認識などに応用されていることが分かった。 | B |
C-2021-2_U103 | 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 | 特にない。 | B |
C-2021-2_U103 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にない。 | B |
C-2021-2_U103 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 一度東工大の教授を訪問させていただいたときに、ありとあらゆる言葉をベクトルを用いて表現し活用する技術についてお話を聞いたことがあり、今回の内容はそれに関連があるものだったこともありとても興味深いテーマで、楽しく学習できました。 | B |
C-2021-2_U124 | 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
距離と類似度 | B |
C-2021-2_U124 | 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 | 具体例や応用例を知ることができた。 | B |
C-2021-2_U124 | 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 | ない | B |
C-2021-2_U124 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | ない | B |
C-2021-2_U124 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今日の話題はとっつきやすく理解できた | B |
C-2021-2_U47 | 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_U47 | 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_U47 | 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_U47 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U47 | 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_U134 | 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_U134 | 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_U134 | 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_U134 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U134 | 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_U172 | 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_U172 | 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_U172 | 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_U172 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U172 | 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_U72 | 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_U72 | 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_U72 | 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_U72 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U72 | 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_U56 | 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 | ベクトルは複数の数値をかたまりにしたモノである。数値の順番に意味がある。特定の観点から人、文書、画像などをベクトルとして表現できる。ベクトル表現されたデータの分析には、線形代数もよく使われる。一つの組み合わせでは分からないことも、多数のデータを用意することで、データ間の関係が見えてくるのでベクトルでデータ分析できる。組み合わせと多数のデータからパターンが分かるようになる。データ解析における距離はデータ間の差異であり、距離が小さい2データは似ている。数学的には距離の公理を満たすモノを距離と呼ぶ。類似度は距離の反対の概念である。大きければ大きいほど似ている。モノをベクトルで表せば、様々な種類の距離や類似度が使える。距離や類似度に基づいた分析として、相同性検索、クラスタリング、系統分類、判定、異常検知がある。2データがどれぐらい違うかが、データ間の距離である。ユークリッド距離、マンハッタン距離、max距離があるが、max距離は1要素でも大きく違ったら、それは結構違うのだとしたい場合に使う。ハミング距離は2系列間の距離である。編集距離は2系列の距離で、系列の長さが違っても大丈夫なのがメリットである。これはハミング距離を一般化したモノである。jaccard係数は数学の集合の類似度である。コサイン類似度は方向性の類似度を測る方法である。距離や類似度を応用して、データ集合のグルーピング、異常度、認識ができる。画像認識で手書き数字の判別に応用できる。クラスタリングで、近いデータをまとめてグループを見つけるデータ処理ができる。ベクトルはデータの代表的な表現方法の一つである。何がどのくらい強いのかを数学的に表現したモノである。ベクトルでの表現方法は対象によって変わってくる。 | B |
C-2021-2_U56 | 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 | ベクトルについてデータ分析と深く関わっているということが分かった。距離は一般的な意味とは異なる、データ分析での意味があることが分かった。類似度は距離と比べると曖昧な概念であることが分かった。 | B |
C-2021-2_U56 | 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 | B |
C-2021-2_U56 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にありません | B |
C-2021-2_U56 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 私は経済工学科の人間であるが、経済はベクトルから未来の株価を予測するなどの場面において、情報科学と大いに結びつくことが分かった。線形代数を今履修しているが、データ分析と絡めて学習するのも良いかも知れないと思った。 | B |
C-2021-2_U46 | 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 | ベクトルや行列というもので要素や集合の類似度を比べることができる
距離にも複数種類があり、調べたい類似度に応じて使い分ける | D |
C-2021-2_U46 | 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 | データを分類して活用することができる | D |
C-2021-2_U46 | 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 | D |
C-2021-2_U46 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | D |
C-2021-2_U46 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 数学で使ってきたベクトルがデータ解析に用いられていたり、距離の測定の仕方にも最短距離のものと一次元的に見ると最長の距離のものがあったり、いろんなものがあって面白かった | D |
C-2021-2_U118 | 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 | ベクトルは複数の数値をカタマリにしたものである。これは複数のデータの組み合わせなので、データのパターンが分かるようになる。また、データ解析において重要な要素に距離と類似度というものがある。これは相同性検索やクラスタリング、系統分類、判定、異常検知といった分析に使われる。 | B |
C-2021-2_U118 | 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、類似度は正反対の概念だがどちらもデータ解析の重要な要素となることがわかった。三平方の定理も距離の一種と言うことに驚いた。 | B |
C-2021-2_U118 | 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 | ユークリッド距離、マンハッタン距離、max距離などがよく考えないとすぐには理解できなかった。
| B |
C-2021-2_U118 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にありません。 | B |
C-2021-2_U118 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | ベクトルという言葉を聞くとどうしても高校数学のベクトルの問題を思い出してしまいますが、私たちの身近な生活にも応用できるデータ解析にも使われていると知り、少しベクトルへの忌避感が薄くなりました。 | B |
C-2021-2_U109 | 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 | B |
C-2021-2_U109 | 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 | ベクトルが様々なデータ解析の基本となっていることがわかった。
一口に距離や類似度といっても多くの種類があり、それぞれに特長があることが分かった。 | B |
C-2021-2_U109 | 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_U109 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U109 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 数学的な話が出てきてとても面白かった。 | B |
C-2021-2_U95 | 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 | ベクトルのデータ的な味方ついて | D |
C-2021-2_U95 | 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 | ベクトルは数学の時よりデータの時の方が何をしているか分かり易い | D |
C-2021-2_U95 | 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 | D |
C-2021-2_U95 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | D |
C-2021-2_U95 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | ベクトルの使い道がようやくわかった気がする | D |
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