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15
| question_number
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5
| question_content
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stringlengths 1
4.12k
⌀ | grade
stringclasses 5
values |
|---|---|---|---|---|---|
C-2021-1_U44
| 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
|
C
|
C-2021-1_U44
| 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
|
ベクトルとは何か
ユークリッド距離、マンハッタン距離、編集距離
|
C
|
C-2021-1_U44
| 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-2021-1_U44
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
| null |
C
|
C-2021-1_U44
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
今数学でちょうどベクトルを学習しているのでちょうど良かった。これまで何も考えずにベクトルの計算しかしていなかったから今日の授業で深く学べて良かったと思う。
|
C
|
C-2021-1_U3
| 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
|
画像などデータをベクトルとして扱うものがあり、そのデータを識別する時、データのベクトル同士がどれだけ似ているかをベクトルの距離としてみて判別する。その距離は一つではなく、評価の仕方でどの距離が適切か変わってくる。
|
B
|
C-2021-1_U3
| 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
|
ベクトルとして表現されたデータの近さを測る時数学的な距離を使い、またその距離にも様々なものがあり、それぞれメリットデメリットがあってそれぞれのデータの解析のしかたに合った距離を
使う必要があることがわかった。
|
B
|
C-2021-1_U3
| 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-2021-1_U3
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
| null |
B
|
C-2021-1_U3
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
身近な距離としてユークリッドくらいしか扱わなく、他の距離についてはほとんど使う場面があるのかと感じていたが、データの解析においてそれらの様々な距離はその適正に合った使い方がされるということがわかった。
|
B
|
C-2021-1_U7
| 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
|
ベクトルは様々なデータを表現することができる。ベクトルで表すことで、データ間の関係が見えてくる。距離とはデータ間の差異のことで、小さいほど似ているが、類似度は反対に大きければ大きいほど似ている。
|
B
|
C-2021-1_U7
| 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」といってもユークリッド距離やハミング距離だけでなく、マンハッタン距離やmax距離など様々な距離の種類があることが分かった。また、類似度と聞くと似たもので分類することくらいしか思いつかなかったけど、異常検知や認識もできるとわかった。
|
B
|
C-2021-1_U7
| 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
|
42ページの等距離面がまだよくわからない。なのでもう一回考えてみようと思う。
|
B
|
C-2021-1_U7
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
| null |
B
|
C-2021-1_U7
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
料理や文書もベクトルで表されるというのが意外だったし、x軸とかy軸のように向きがなくてもベクトルといってもいいのも意外だった。また、似ているか似ていないかは普段いろいろ考えているけどそれを距離とは認識していなかったので面白かった。
|
B
|
C-2021-1_U102
| 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
|
データはベクトルを使って表すことができる。また、そのように表すことによってデータ同士を数学的に距離で比べることができ、その距離を比較することでデータ同士の類似度などを知ることができる。それを応用することで画像認識などの技術が発展した。
|
B
|
C-2021-1_U102
| 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
|
身の回りの様々な情報がベクトルによって表すことができるということが分かった。また、そのように表すことによってデータ同士を数学的に距離で比べることができそれを使ってデータがどれだけ似ていないかを知ることができるということが分かった。
|
B
|
C-2021-1_U102
| 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
|
等距離面を使って違いを確認するところが理解しずらかった。
|
B
|
C-2021-1_U102
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
|
ない。
|
B
|
C-2021-1_U102
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
今は短になっている画像認識などの技術が、元を辿れば高校から習っていたベクトルの話に収束することが分かったのが面白かった。
|
B
|
C-2021-1_U100
| 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
|
ベクトルについて、いろいろな距離について、データにおける類似とは
|
C
|
C-2021-1_U100
| 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
|
等距離面の図でユークリッド距離、ハミング距離、max距離を理解することができました。いろいろな基準における類似を知ることができました。内積は類似度なんだなと理解するとともに、ああ確かにな、と感心しました。
|
C
|
C-2021-1_U100
| 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-2021-1_U100
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
| null |
C
|
C-2021-1_U100
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
ベクトルに対して苦手意識があったのでわかりやすい説明でベクトルへの理解度が高まった気がしました。またいろいろな距離があり、それを使うときの例がわかりやすかったです。今回の内容は新しいことばかりだったけど理解はしやすかったです。
|
C
|
C-2021-1_U17
| 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-2021-1_U17
| 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-2021-1_U17
| 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-2021-1_U17
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
| null |
F
|
C-2021-1_U17
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
| null |
F
|
C-2021-1_U70
| 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
|
D
|
C-2021-1_U70
| 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
|
距離の種類と次元の話
|
D
|
C-2021-1_U70
| 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
|
画像とベクトル
|
D
|
C-2021-1_U70
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
| null |
D
|
C-2021-1_U70
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
今日の話は少し数学的で難しかった。
|
D
|
C-2021-1_U82
| 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・類似度について
芸工の分野では何ができるかについて
|
C
|
C-2021-1_U82
| 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
|
・ベクトルをひっくり返したら意味が変わってくるからひっくり返すのはNG ・ピクセル＝画像の成分 ・画像もベクトルで表現できる ・物理的距離、心理的距離に比べてデータ解析における距離はもっと自由・類似度は距離と反対の概念 ・類似度の表現→共通部分/全要素
|
C
|
C-2021-1_U82
| 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
|
ありません
|
C
|
C-2021-1_U82
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
|
ありません
|
C
|
C-2021-1_U82
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
今日の講義では最初に情報科学と芸工の分野を絡めた内容の説明があり、今までよりもより身近な授業に感じてとても楽しかった。情報科学の分野の距離には多くの種類があり難しくは感じたがそれなりに理解できたので良かった。
|
C
|
C-2021-1_U18
| 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
ベクトルはデータを表示するために使われ、その分析には線形代数が用いられる。
|
D
|
C-2021-1_U18
| 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
|
普段勉強をしている数学がどのようにして道具として使われているのか
|
D
|
C-2021-1_U18
| 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
|
D
|
C-2021-1_U18
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
|
特になし
|
D
|
C-2021-1_U18
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
数学に対する苦手意識から勝手に面白くないと決めつけていてが、聞いてみると面白かったので決めつけることがないようにしたい。
|
D
|
C-2021-1_U9
| 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。線形代数が役に立つ。一つのデータではわからないものも複数のデータを用いることで関係性がわかってくる。
距離、類似度はデータ分析の基本。距離とはデータ間の差異。距離が小さいほど似ていると言える。類似度は距離とは反対の概念で、大きいほど似ている。距離ほど厳密な決まりがない。
|
C
|
C-2021-1_U9
| 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
|
上記と同じ
|
C
|
C-2021-1_U9
| 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
|
後半の等距離面で、、、というページあたりからよくわからなかった。
|
C
|
C-2021-1_U9
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
|
距離が０の時それらのデータは完全に一致していると思うが、類似度に０という概念はあるのか。何が正反対なのかは厳密に定義できないから正の値と負の値があるのはわかる。０の時データはどんな状況なのか。
|
C
|
C-2021-1_U9
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
youtubeのあなたへのおすすめとか、twitterのフォローのおすすめとかにクラスタリングが役に立ちそうだった。これを利用して、あえてそのクラスターに含まれていないものをサジェストしてもらえると、新しいものに出会えそう。
|
C
|
C-2021-1_U41
| 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
|
データ分析ひは、ベクトルが用いられる。
距離には様々な種類がある。
|
C
|
C-2021-1_U41
| 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
|
ユーグリッド距離とマンハッタン距離とMAX距離の違いがわかった。
|
C
|
C-2021-1_U41
| 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-2021-1_U41
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
| null |
C
|
C-2021-1_U41
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
今線形代数を習っているのでそれがデータの分析において活躍することが分かり、実際にやってみたいと思いました。
|
C
|
C-2021-1_U75
| 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字を塊にしたもので、その数字と順番にも意味がある。画像をはじめ、人のパラメータや料理、文書もベクトルで表現できる。表現方法は対象によって様々。データの組み合わせであるベクトルならば、1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。そして、データ分析では、データが似ているか似ていないか、近いか遠いかが重要になる。データ解析における距離はデータ間の差異を意味する。類似度は距離の反対の概念で、大きければ似ているということを意味する。距離ほど厳密には定義されていない。
データ間の距離の表し方には複数ある。もっとも代表的な距離はユークリッド距離で、二次元であればピタゴラスの定理であり、また三次元でも同じように定義できる。そのほかマンハッタン距離やMAX距離といったものがあり、等距離面に示すとそれぞれの軌跡は異なるものとなる。ハミング距離とは等しい長さの2つの系列間の距離すなわち違う。要素の数である。一方編集距離は系列の長さが違っても２系列間の比較ができる。
これらの応用によって、データをグルーピングしたり異常度を示したりでき、データの認識も可能にする。
|
B
|
C-2021-1_U75
| 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
|
情報科学の視点でベクトルの意味と価値を知ることができた。また、ベクトルの利用・応用のされ方を具体的に理解できた。
|
B
|
C-2021-1_U75
| 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-2021-1_U75
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
| null |
B
|
C-2021-1_U75
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
今まで数学でしか触れたことのなかったベクトルが、情報科学の分野で日常に役に立っていると知り、ベクトルを学ぶ価値が高まったように感じた。学問が複数の分野にまたがっていることが面白いと思った。
|
B
|
C-2021-1_U37
| 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
|
データのベクトルとはどういうことか
|
B
|
C-2021-1_U37
| 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
|
多次元ベクトルとしてデータを表現することによってデータの特徴について表現することができるということ
|
B
|
C-2021-1_U37
| 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
|
やはり線形代数がどのようにかかわってくるのかが分からなかったので線形代数の授業もより理解できるようになりたいです。
|
B
|
C-2021-1_U37
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
| null |
B
|
C-2021-1_U37
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
感性語からロゴマークを作成するなど、「画像をベクトル化する」ことを可能にするデイープラーニングはあらゆる場面で活躍すると思いました。
|
B
|
C-2021-1_U43
| 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、類似度の表記方法について学んだ。
|
B
|
C-2021-1_U43
| 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
|
距離は一種類ではなく、場合や条件によって使い分ける必要があると知った。
|
B
|
C-2021-1_U43
| 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距離が分からなかった
|
B
|
C-2021-1_U43
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
| null |
B
|
C-2021-1_U43
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
ユークリッド距離というものがあると知って驚いた。高校の頃に使っていた知識を利用することができて面白いなと思った。
|
B
|
C-2021-1_U5
| 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-2021-1_U5
| 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-2021-1_U5
| 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-2021-1_U5
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
| null |
F
|
C-2021-1_U5
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
| null |
F
|
C-2021-1_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
|
ベクトルは数値の組であり、ベクトルでしか分からないことがある。距離や類似度はデータ解析の基本道具である。距離には様々な種類があり、場合に応じて使い分ける必要がある。類似度は距離ほど厳密ではない。
|
B
|
C-2021-1_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
|
ユークリッド距離、マンハッタン距離、max距離の違いがわかった。ベクトルという複数の数値の組を用いることで見えてくることがあることがわかった。
|
B
|
C-2021-1_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 |
B
|
C-2021-1_U95
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
| null |
B
|
C-2021-1_U95
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
データ解析に用いる距離にはたくさんの種類があることを知って、驚いた。
線形代数の講義を取っていて、何に使うのだろうと思っていたので、データ解析にも用いられることが分かって少し興味を持った。
|
B
|
C-2021-1_U107
| 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
|
ベクトルの概念の拡張
|
C
|
C-2021-1_U107
| 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。やはりデータ分析につながってくる。
|
C
|
C-2021-1_U107
| 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
|
類似度のちょっと複雑なやつの使いどころ。
|
C
|
C-2021-1_U107
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
| null |
C
|
C-2021-1_U107
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
ベクトルがデータ解析のツールとして使われていることを理解した。
|
C
|
C-2021-1_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
| null |
B
|
C-2021-1_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
| null |
B
|
C-2021-1_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
| null |
B
|
C-2021-1_U40
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
| null |
B
|
C-2021-1_U40
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
| null |
B
|
C-2021-1_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
|
ベクトルはデータの組み合わせであるため、データ分析・データ表現に使われ、ベクトルで文章や画像を表現できる。
距離はデータ解析にも用いられ、距離と言っても一種類ではなく、ユークリッド距離、マンハッタン距離、max距離などがある。
|
B
|
C-2021-1_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
|
データ解析におけるベクトルの役割と距離の概念。
|
B
|
C-2021-1_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
|
特にありませんでした。
|
B
|
C-2021-1_U103
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
|
特にありませんでした。
|
B
|
C-2021-1_U103
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
線形代数を習っていて、これが実際に何に使われるものなのかという事を全く理解していなかったが、データの分析に使われると聞いてこんなところに出てくるのかと思いました。
|
B
|
C-2021-1_U80
| 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は要素が多いものを分析する際に座標表示でまとめることができるという点でわかりやすいと考える。またデータの関連性の高さを図るための一つの指標として距離という概念が必要になってくるということも学んだ。
|
B
|
C-2021-1_U80
| 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
|
理解したことは距離の概念で、データの関連性を確認したい際に距離の大きさを図ることでわかるということ。ユークリッド距離とは座標平面内で考えたときに三平方の定理で求めることができる距離である。マンハッタン距離は別名市街地距離とも呼ばれることからx軸とy軸に並行して最短距離を弾き出したものである。またmax距離はマンハッタン距離のx軸方向だけの距離である。このように三つの距離をデータの違いから分けて使うことでデータを正確に分析できる。
|
B
|
C-2021-1_U80
| 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
|
ベクトルの次元が上がったとしても、ユークリッド距離が求められる理由の証明がわかりにくかった。
|
B
|
C-2021-1_U80
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
|
上記の通り。
|
B
|
C-2021-1_U80
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
今回は数学の勉強しているような内容だったので結構面白かった。ベクトルの実用の仕方や線形代数が実生活でどのように役に立っているのかを理解できたのでよかった。
|
B
|
Subsets and Splits
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