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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-2022-1_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	今回の講義では、ベクトルや距離、類似度などについて学んだ。ベクトルは複数の数値を一つのかたまりにまとめたものである。その中の数値の順番ごとに意味がある。これらの性質によって様々なものをベクトルで表現できる。多次元ベクトルで様々な角度でターゲットとなるデータを分析できる。ただ、そのデータの中の一部の要素で表すのでそのデータのすべてを表すことができるわけではない。画像でいうベクトルは画素である。シャッターを押した瞬間に400万次元ベクトルが生成されている。さらに言うと、Red、Green、Blueの3原色があるからそれぞれで400万次元ベクトルであるから実質1200万次元ベクトルある。ベクトルで表現されたデータを取り扱うときは線形代数を...	B
C-2022-1_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	今日の分野は高校数学でも扱っていたところが多かったですが、データ解析でのベクトルの意味などを詳しく知ることが出来ました。ベクトルは情報科学ではどちらかというと柔軟な感じで、いくつかの値を組み合わせて、そのデータについて様々なところから見ているという感じがしました。また、距離と類似度が反対の関係であることも知ることが出来ました。距離も、いろいろな距離があって、どの種類の距離を用いるかによってデータ解析の結果が変わってくるということも学びました。	B
C-2022-1_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	高校数学で学ぶような基礎的なことは分かったのですが、大学数学での線形代数などの難しい分野は情報科学だけでなく線形代数の授業でもまだ理解不足だと感じるので、線形代数の授業でもしっかり学びたいです。復習を頑張ろうと思います。授業についていけるように努力します。	B
C-2022-1_U89	12	4	質問があれば書いてください	null	B
C-2022-1_U89	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	ベクトルは高校数学で学んでいるので情報科学の中でも比較的聞きなれた言葉でしたが、予想以上にベクトルとデータが密接につながっていたので驚きました。数学を勉強していて情報科学でここまで数学を扱うとは思っていなかったので改めて感心しました。距離もたくさんの種類があって、情報科学でもいくつかの距離を使い分けることに驚きました。	B
C-2022-1_U11	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	ベクトルとは数値をかたまりにしたものであり、順番に意味がある。データ解析における距離はデータ間の差異であり、似ている度合いのことである。似ているかどうかの判断は単位がないものに対しても行うことができる。類似度は距離の反対概念であり、大きいほど似ている。距離にはさまざまな種類があり、ユーグリット距離、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。	A
C-2022-1_U11	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	ベクトルは数値の組のことであり順番に意味あるが、数学で頻繁に使うx座標y座標だけでなくデータの問題では身長と体重などどんなものでも数値の組になっていればベクトルであること。データ分析における距離は一種類ではなく自由だということ。また、類似度は距離の反対概念だということ。	A
C-2022-1_U11	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	ユーグリッド距離、max距離、マンハッタン距離を等距離面で表した図が理解できなかった。	A
C-2022-1_U11	12	4	質問があれば書いてください	講義中に考えてみると面白いとおっしゃられていた、スライドの10ページ「文書をベクトルで表現してみる」の「単語の順序は無視」するということについて、私は文章内の文字を文章の意味を考えずに記号として見ているということだと考えましたが、単語の順序を無視することにどのような意味があるのですか？	A
C-2022-1_U11	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	似ている似ていないの判断は人間でさえ人によって感覚が違うため、コンピュータが似ているかどうかを判断するためには様々な種類の距離からその類似性を判別するために適切な距離を使って判断しなければいけないということを知り、興味深かった。	A
C-2022-1_U50	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あり、（）の中にカンマで区切って書くのが一般的である。また、その順番にも意味がある。またベクトルはデータの組み合わせでもあり、一つの組み合わせではわ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。・日常生活における距離とは二点間がどのくらい離れているかを表しているが、データ解析における距離はデータ間の差異でありもっと自由なものである。・数学的には非退化性、対称性、三角不等式の条件を満たすものを距離と呼び距離の公理と呼ばれる。・類似度とは距離の反対の概念であり、大きければ大きいほど似ている。・｜｜x｜｜はベクトルxの長さを表しており、ベクトルxのノルム...	C
C-2022-1_U50	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	ベクトルや距離と類似度についての理解ができた	C
C-2022-1_U50	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-2022-1_U50	12	4	質問があれば書いてください	null	C
C-2022-1_U50	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	今まで距離といえば二点間の距離しか思いつかなかったが、データ間の差異などという視点は今後重要になると思った。ベクトルの考え方は得意だったが今後のために改めて復習をしたいと思う。距離の類似度も今までは使わなかった概念なので今後のデータ分析に関する知識として覚えておきたいと思う。系統樹作成や文字認識などへの応用も大事である。	C
C-2022-1_U62	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	データのベクトルでの表し方とデータ分析のやり方、データの距離	B
C-2022-1_U62	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	データがベクトルであらわされると言われている所以	B
C-2022-1_U62	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	ベクトルの長さを表すときに着ける絶対値記号の数は次元数で決まると考えてよいのか	B
C-2022-1_U62	12	4	質問があれば書いてください	データの代表的な表し方はベクトルとあるが、それ以外にどのような表し方があるのか	B
C-2022-1_U62	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	データの距離について、いろいろな距離があるというのが面白いと思った。	B
C-2022-1_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	データに用いられる、ベクトルや距離の種類を学んだ	B
C-2022-1_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	高次元のベクトルがどのようにデータに関連しているのか知ることができた、距離についてはユークリッド距離、マンハッタン距離、max距離の違いと使う場面を知ることができた	B
C-2022-1_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-2022-1_U32	12	4	質問があれば書いてください	null	B
C-2022-1_U32	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	今まで高次元ベクトルは図示できないのにどのように使うか疑問だったが、データの種類を区別するのに使っていて、なるほどと思った。max距離の使い方がいいなと思いました。	B
C-2022-1_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	ベクトルとは複数の数値をカタマリにしたもので（　）の中にカンマで区切って書く。順番には意味がある。　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。また、行列もデータ表現に使われる。　ベクトルはデータの組み合わせであり、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ため、ベクトルでデータ分析を行う。組み合わせと多数のデータからはパターンが分かるようになる。　データ分析において「近い／遠い」や「似ている／似ていない」は基本的な道具であり、データを識別したり、まとめたり、区別したりすることができる。　データ解析における「距離」は自由度が高くデータ間の差異（似て...	A
C-2022-1_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	いろいろな距離について知ることができた。	A
C-2022-1_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	マンハッタン距離、max距離が少し難しかった。	A
C-2022-1_U58	12	4	質問があれば書いてください	null	A
C-2022-1_U58	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	小テストが少し難しかった。	A
C-2022-1_U65	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、距離、類似度について学んだ。複数のデータを扱う時、ベクトルを使うと非常に便利になる。例えば、大量の文書がありそれを分析しようとする時、その文書をベクトル化してクラスタリングすると、全部読む手間が省ける上、主観的な考察も防ぐことができる。画像（ピクセルの集まり）もベクトルで表現することができる。ここで注意したいのが、白黒の画像とグレースケールの画像で画素が同じであれば、いくら色の種類が増えようとベクトルの次元は変化しないということだ。ベクトルはデータの組み合わせであり、ベクトルとして扱うことで、一つのデータではわからなかったデータのつながりがわかるようになる。そのベクトルの距離や類似度を調べることで、データを識別したり...	B
C-2022-1_U65	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	ユークリッド距離が最初見ただけではわからなかったが、説明を聞き、ベクトルの距離の計算と同じであるとわかった。また、マンハッタン距離、max距離との違いも理解することができた。	B
C-2022-1_U65	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	コサイン類似度の計算方法と具体例があまりよく理解できなかった。	B
C-2022-1_U65	12	4	質問があれば書いてください	null	B
C-2022-1_U65	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	データのグルーピングや認識をするための距離、類似度の実際の計算方法を学べたので、より具体的にベクトルの便利さを感じることができた。また、距離にいくつも種類があることに驚いた。その場に応じて適切な距離を用いることで、効率よくデータが扱えるのだと思った。	B
C-2022-1_U39	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、（）の中にカンマで区切って書く。順番に意味があるから順番変えられない。特定の観点から何かのデータをベクトルにできる。どんな単語が出れ暗い使用されているかに着目するなどして、文書もベクトル化できる。→文書全体の特徴や何が書いてあるかの話題などがわかる。画像もベクトルである。色に数字を割り当てる。中間色を含むぐれ0スケール画像の場合は、例えば0だったら黒、256だったら白、灰色は例えば122などして表せる。きちんとした並びで画像を表現しているから画像もベクトル。私たちがカメラで写真を撮ったりするときは実はすごく高次元なベクトルを扱っている！行列はベクトルをまとめたものともいえるから、線...	C
C-2022-1_U39	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	データの分析とベクトルの関係がわかった。データ分析で用いる距離の種類とそれぞれの特性がわかった。	C
C-2022-1_U39	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-2022-1_U39	12	4	質問があれば書いてください	ありません。	C
C-2022-1_U39	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	ベクトルの認識の幅が広がった。	C
C-2022-1_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	ベクトルを使えば様々なものを表現でき、データ間の関係を見ることができる。	C
C-2022-1_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	文書のベクトル化によるクラスタリングができる。また、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。	C
C-2022-1_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	特になし	C
C-2022-1_U72	12	4	質問があれば書いてください	特になし	C
C-2022-1_U72	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	ベクトルや線形代数を学ぶ意味が以前よりも明確にわかったので勉強のやる気が出てよかった。	C
C-2022-1_U21	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ある。ベクトルで表せるものの例として料理の材料、文書、画像などがある。ベクトルでデータ分析をすることによって、一つの組み合わせではわ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。距離にはさまざまな種類があり、代表的な距離として、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、編集距離と言おうものがある。	C
C-2022-1_U21	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で、距離は小さいほど似ているが、類似度は大きいほど似ている、ということがわかりました。また、ベクトルは距離・類似度と関係性があり、ものをベクトルで表せば、さまざまな種類の距離や類似度が使えるということがわかりました。	C
C-2022-1_U21	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-2022-1_U21	12	4	質問があれば書いてください	null	C
C-2022-1_U21	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	距離はデータ解析の基本であり、距離によってデータがまるっきり変わるので大事なんやなと思いました。なので、さまざまな距離の特質やメリットデメリットを抑えておくことが大事だとわかりました。画像認識なんかも距離か！って思いました。	C
C-2022-1_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	ベクトルを用いると、その成分の順序に任意の情報を割り当てることでデータの表現に利用することができ、行列も同様に利用ができる。またそれらのデータは、距離、類似度などでその関係をある程度定量的に表すこともできる。例としては各情報のユークリッド距離やコサイン類似度などである。またそれらを利用してグルーピング等に応用することもできる。	C
C-2022-1_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	情報をベクトルであらわすことができ、それらを距離や類似度で評価してそれらをグルーピングなどに活用することができること。	C
C-2022-1_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	Jaccard係数が直感的に理解しにくかった。	C
C-2022-1_U18	12	4	質問があれば書いてください	今朝パソコンの調子が悪くブラウザを開けなかったです。講義動画は見ましたが出席はあきらめたほうが良いでしょうか。また、マーカーを塗ったところがBRMAPで一文字目や最後の文字が反映されていないものが多くありました。（何度もしっかり塗り直しても治らなかったです）対処法がわからずそのまま提出しました。	C
C-2022-1_U18	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	わかりやすかったです。	C
C-2022-1_U69	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	データ分析で複数の組み合わせを見るときにベクトルを用いるとデータ間の関係が見えるため便利である。これを利用することでパターンがわかったり種類を判別できたりする。つまり、モノをベクトルで表せば、さまざまな種類の距離や類似度が使えるようになる。距離にはさまざまの種類があり、データや解析問題性質に合致した距離を選ぶ必要がある。例えば、ユークリッド距離・max距離・マンハッタン距離などがある。	B
C-2022-1_U69	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	データの収集方法と個人情報について理解できた。	B
C-2022-1_U69	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-2022-1_U69	12	4	質問があれば書いてください	特にありません。	B
C-2022-1_U69	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	距離と聞いて自分がイメージしていたのがユークリッド距離だけだったのでそのほかにも距離の表し方があることが興味深いと思った。授業で紹介された以外のデータ分析でもどの距離を使うのが適切であるか考えてみたらより理解が深まっていいと思う。	B
C-2022-1_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	データの解析において様々な距離の種類があり、用途が異なる距離と類似度は反対の概念	C
C-2022-1_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	数学的なベクトルの認識と違い、データでのベクトルは種類の数が次元となっている。写真もベクトルであり、画素＝ベクトルは初めて知った。	C
C-2022-1_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	null	C
C-2022-1_U80	12	4	質問があれば書いてください	null	C
C-2022-1_U80	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	情報科学でのベクトルの概念を知れてよかった。	C
C-2022-1_U8	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-2022-1_U8	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-2022-1_U8	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-2022-1_U8	12	4	質問があれば書いてください	null	F
C-2022-1_U8	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	null	F
C-2022-1_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	ベクトルと距離と類似度　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、jaccard係数、	C
C-2022-1_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	ベクトルがa(x,y)で表される時、ユークリッド距離は∥a∥=√x^2+y^2で表される。 MAX距離は、x,yで大きい方の値となる。マンハッタン距離はx+yで表される。二つのベクトルがあった時にその2点の「距離」の値が小さい時その二つのデータは、似ているということになる。	C
C-2022-1_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	null	C
C-2022-1_U35	12	4	質問があれば書いてください	null	C
C-2022-1_U35	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	データの類似度はそのデータをベクトルで表すことによって具体的に求めることができることがわかって便利だなと思いました。	C
C-2022-1_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	情報分野におけるベクトル、似ている・似ていないの基本的な考え	C
C-2022-1_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	数学と情報の考え方がわかった。数学を自由に利用した形だということがわかってスッキリした。	C
C-2022-1_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	今回は特にない。	C
C-2022-1_U76	12	4	質問があれば書いてください	null	C
C-2022-1_U76	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	類似度や距離を図的に説明されたので分かりやすかった。	C
C-2022-1_U20	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	データをベクトルで表すこと。また、データの距離を数字的に表すこと。単語、画像もデータとして表すこと。線形代数の行列もデータ表現に使うこと。組合せと多数のデータ分析から、概念が見えてくること。	A
C-2022-1_U20	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	データを数字を使って表すことがベクトルや行列を使ってできること。そうすることで、データ同士が似ていたり違うものであることを認識できること。	A
C-2022-1_U20	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	データの置き換えがどう行われるかの詳しい過程。	A
C-2022-1_U20	12	4	質問があれば書いてください	null	A
C-2022-1_U20	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	今日はデータの扱いについて詳しく知ることができた。	A
C-2022-1_U88	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	ベクトルをうまく使うことにより、データは分類して整理することが可能になる。具体的に言えば、文書や画像をベクトル化でき、距離や類似度からデータの位置関係を紐解くことが出来る。	C
C-2022-1_U88	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距離、類似度の考え方、ユークリッド距離、max距離、等距離面などの用語が理解できた。ベクトルがこれからの学びでどのように生きていくかが分かった。	C
C-2022-1_U88	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	特にないです。	C
C-2022-1_U88	12	4	質問があれば書いてください	特にないです。	C
C-2022-1_U88	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	ベクトルといえば数学においての幾何学的なイメージしかありませんでしたが、大学での専攻の学習に生かすことが出来るものだと知れてよかったです。	C
C-2022-1_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	null	C
C-2022-1_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	null	C
C-2022-1_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	C
C-2022-1_U95	12	4	質問があれば書いてください	null	C
C-2022-1_U95	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	null	C
C-2022-1_U29	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ており、その順番には意味がある。文書や画像などはベクトル表示をすることが可能であるが、画像の場合はピクセルの並び方を守る必要がある。　データ分析と線形代数は密接に関わっており、複数の、データの組み合わせを同時に比較するときにベクトルが必要になる。　データ分析で２つのデータの似ている似てないを表現するのに、距離と類似度を用いる。距離（距離の値が小さいほど似ている）類似度（類似度の値が大きいほど似ている）ため、互いに反対の概念である。また、距離と違い類似度には厳密な定義が存在しない。　距離の例に、ユークリッド距離、マンハッタン距離、マックス距離がある。また、その他にもハミング距離、編集距...	C
C-2022-1_U29	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	データ分析でベクトルが用いられる理由、距離と類似度の例。	C
C-2022-1_U29	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	どうしても等距離面でのユークリッド距離、マンハッタン距離、マックス距離の違いを理解することができなかった。（４４ページ）	C
C-2022-1_U29	12	4	質問があれば書いてください	（３）についてよりわかりやすい説明があればお願いしたいです。地点赤から地点オレンジまでの距離の値については理解できました。	C
C-2022-1_U29	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	自分では理解しているつもりでも小テストでさえ点数が取れないので、期末テストは相当努力しないと単位が危ぶまれると改めて感じました。どのくらいの人がどこで分からないボタンを押しているか見えると自分も押しやすく、また見落としていた箇所に予習の時点で気づけました。	C

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