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train · 28.3k rows

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_U1	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_U1	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_U1	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_U1	12	4	質問があれば書いてください	null	F
C-2022-1_U1	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_U84	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	今日もデータ分析についてだった。ベクトルを用いたデータは組み合わせることでパターンが掴めるようになったりする。また距離と類似度は、データの近さを測る方法である。距離にも見方や捉え方によって様々な距離が存在する。	B
C-2022-1_U84	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、複数の数値を塊にしたものであり、括弧の中で間まで区切ってかくが、順番には意味がある。座標のように表される。ユークリッド距離は、中学校でもやった三平方の定理を使いこなせば容易に理解できる。	B
C-2022-1_U84	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	ぼんやりとした理解だが、多分二重絶対値とは普通の絶対値とは全く類似性がない。まずそれぞれの絶対値の記号の間に入るものが違う。普通の絶対値は数値が入るが、二重絶対値はベクトルが入る。それが故に二重絶対値を解くと距離が出るのだろう。	B
C-2022-1_U84	12	4	質問があれば書いてください	null	B
C-2022-1_U84	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	画像をベクトルで表現するのは、中学校の時に画素の勉強をした際出てきて、その頃はベクトルという概念を知ら図、0と1を使うんだ〜、ぐらいにしかならわなかったので今回やっと仕組みがわかってよかった。	B
C-2022-1_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	ベクトルとは単なる数字の組みであり、順番に意味があるのである。データはベクトルで表すことができる。データ分析をベクトルですることによってデータ間の関係を見ることができる。距離はどれだけ似ているかを示す。	B
C-2022-1_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	ベクトルはデータをわかりやすくし、分析しやすくする数字。組み合わせと多数のデータからパターンがわかるようになる。距離はさまざまな名前の距離がある。	B
C-2022-1_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	B
C-2022-1_U17	12	4	質問があれば書いてください	null	B
C-2022-1_U17	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	距離の計算が出てきて大変だと思った。今まで習ってきたベクトルを全部忘れる新しい定義の仕方で面白かった。	B
C-2022-1_U27	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	表、文書、画像などあらゆるデータはベクトルで表現することができる。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、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なので、データ分析に適している。データ解析における距離とは、データ間の差異のことを言い、距離が小さいほどそのデータ同士は似ている。距離には様々あり、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、編集距離などがあり、データによって使い分ける必要がある。また、類似度は、大きいほどデータ同士は似ていて、類似度を表すものとしてJaccard係数、コサイン類似度などがある。	B
C-2022-1_U27	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表現できること、距離には私たちが普段使っているユークリッド距離以外にもたくさんあることが分かった。	B
C-2022-1_U27	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	それぞれの距離の説明の理解が難しかった。	B
C-2022-1_U27	12	4	質問があれば書いてください	null	B
C-2022-1_U27	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	今までベクトルは数学や物理でしか扱うことがなかったが、日常生活のなかで出てくるデータにも使われていることを知り、より身近に感じた。距離の話は、理解するのが難しかったが、分かると面白いなと思った。	B
C-2022-1_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	情報におけるベクトルについて	C
C-2022-1_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	おもっても見ないところでもベクトル表示がなされている	C
C-2022-1_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	特にない	C
C-2022-1_U86	12	4	質問があれば書いてください	特にない	C
C-2022-1_U86	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	情報ベクトルは少しイメージがつきにくかったです	C
C-2022-1_U6	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	ベクトルはデータを表したり、データの分析に使われる。データ分析では、近いか遠いかの距離についてと似ているに邸内の類似度がある。距離では、データ間の差異のことで小さければそのデータはよりに足りることになるが、類似度は大きいほど似ていることになる。また、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があり、さらに違う要素の数が距離になるハミング距離や操作数を数える編集距離もある。類似度にも集合の類似度、jaccard係数やコサイン類似度という方向性の類似度を測る物もあり、様々なデータ識別方法が存在する。	B
C-2022-1_U6	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	画像にもその他のデータにもベクトルによって表されており、数学的なベクトルと似ているところもあったが、少し考え方が異なることも理解できた。	B
C-2022-1_U6	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	はじめ、類似度が大きいほど似ていると言うことがよくわからなかったが、改めて考えてみれば、その名前の通りなので当たり前のことだと理解できた。	B
C-2022-1_U6	12	4	質問があれば書いてください	null	B
C-2022-1_U6	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、数学の内容が多く出てきて、少し身構えましたが、説明を聞いて図とかを見ながら考えると、確かにそうだと理解できました。テストでも、これらの計算がありそうなので、数学的計算がちゃんとできるように確かめておこうと思いました。	B
C-2022-1_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	ベクトルとデータ間の距離を用いていかようにデータの分析をおこなうのか、またベクトルを用いた表現の方法について学ぶ講義だった。	C
C-2022-1_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	ベクトル内の要素をどのように画像表現、内容表現をしているかの具体的なイメージを形にすることができた。また、類似度やデータ間の距離を用いて情報の分析をする、という内容は予習時では理解がおよっばなかったが、講義を聞いてグラフ化されている内容を説明されたことで納得がいった。	C
C-2022-1_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	ユークリッド距離、マンハッタン距離については理解できたが、マックス距離については、少し不可解な点があった。図での理解はできたものの、スライド４２のようなベクトルの要素にされると分からなくなってしまった。	C
C-2022-1_U34	12	4	質問があれば書いてください	null	C
C-2022-1_U34	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	ハミング距離が再び出てきて古保幼な使い方もできるのかと感動した。先生が幾度も言われているので、少しづつ情報科学の期末に向けて内容のさらなる理解を今から少しづつ進めていこうと感じた。	C
C-2022-1_U66	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。その順番に意味がある。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,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なので,ベクトルでデータ分析すると,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データ解析における「距離」はもっと自由である。ここでの距離はデータ間の差異(似てない具合)であり,距離が小さい2データは「似ている」といえる。単位がある場合もない場合もある。数学的には,非退化性・対称性・三角不等式の3条件を満たすd(x,y)をx, y の「距離」と呼び,条件を...	B
C-2022-1_U66	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たもの。()の中にカンマで区切って書き,順番に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,行列もデータ表現に使われる。ベクトル(データ)の集まりとしての行列や,対応関係(ネットワーク)の表現としての行列など,線形代数は実はデータ分析で大活躍するベクトルはデータの組み合わせなので,ベクトルでデータ分析すれば,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「近い/遠い」や「似ている/似てない」はデータ分析の基本的な道具で,データをまとめる,区別することでデータを識別するデータ解析における「距離」は日常会話における「...	B
C-2022-1_U66	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_U66	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_U66	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	データ分析ではベクトルや行列といった数学的要素が多く活用されていると分かって、数学の大切さを実感した。	B
C-2022-1_U2	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	様々なデータはベクトルを用いて表すことができる。ベクトル化したデータを用いることで多数のデータでの分析が行いやすくなる。データにおける距離はデータ間の違いを表すのに用いられ値が小さいほど類似している。類似度は距離と逆の考え方であるが距離と違い定義が曖昧である。この二つはデータ解析の基本である。距離を表す方法としてユークリッド距離やハミング距離などがあり求めたいデータの解析の内容によって使い分ける。距離や類似度を用いることで系統樹作成や類似内容の発見などに使える。	C
C-2022-1_U2	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	データのベクトル化の利用方法	C
C-2022-1_U2	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_U2	12	4	質問があれば書いてください	特になし	C
C-2022-1_U2	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	特になし	C
C-2022-1_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	データを扱う際、ベクトルや線形代数を用いることで効率的に表現できる	C
C-2022-1_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	データにおける距離の測り方には色々な方法があり、それによって分析結果が大きく変わってくる	C
C-2022-1_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	null	C
C-2022-1_U93	12	4	質問があれば書いてください	null	C
C-2022-1_U93	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	今回の応用で色々なデータの分析ができるのが面白いなと思った	C
C-2022-1_U45	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規則的に並べて塊として表現したものであり、データの可視化に利用される。距離と類似度は反対の概念で、距離は小さいほど、類似度は大きいほどそれらが似ているといえる。これらベクトルや距離、類似度を使うことで画像認識やクラスタリング（グルーピング）に活用できる。	B
C-2022-1_U45	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	数学的な距離は2点間がどれだけ離れているかで一意に定義されているが、データにおける距離や類似度はもう少し曖昧に定義されていることが分かった。	B
C-2022-1_U45	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距離はどこに直角を持ってくるかで無限に値が変わるのではないかと思った。	B
C-2022-1_U45	12	4	質問があれば書いてください	とくにありません。	B
C-2022-1_U45	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	数学で習うベクトルというよりは線形代数で扱うような仕組みで少し込み入っていて難しかった。	B
C-2022-1_U85	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	ベクトルや距離、類似度がデータ分析で利用されている、	B
C-2022-1_U85	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	画像認識やクラスタリングなどで距離や類似度が応用されていること、ベクトルの表現方法は対象によって異なること	B
C-2022-1_U85	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	B
C-2022-1_U85	12	4	質問があれば書いてください	特にない	B
C-2022-1_U85	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	データ分析において、数学的なことが利用されていて、今までやってきた数学が初めて報われたきがして、うれしかった。残り少ないが頑張っていきたい。	B
C-2022-1_U54	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、数字の組である。つまり、複数の数値を塊にしたものであり、順番に意味があるのである。ベクトルは特定の物体の特徴を表すこともできる。料理であれば、材料の分量を表現することができる。他にも、体格、文書、画像なども表せる。これは、線形代数でも用いられ、行列もデータ表現に使われる。ベクトルでデータ分析を行うと、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集めればわかるようになる。つまり、傾向がわかるということである。このデータ分析の基本道具として、近さ・遠さ、にている・にていないなどが使われる。これを距離と類似度という。データ解析における距離とは、データ間の差異（にてない具合）のことである。数学的には、厳密な距離の条件があ...	A
C-2022-1_U54	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	これまでやってきた、クラスタリングなどが今回の授業でさらに理解が深まった。	A
C-2022-1_U54	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	スライド60の系統樹がわからなかった。	A
C-2022-1_U54	12	4	質問があれば書いてください	スライド60に乗っている系統樹が何かわからないのですが、教えていただけないでしょうか。	A
C-2022-1_U54	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	類似度、距離が逆の意味だが、結果として同じ使われ方をされているのが面白かった。	A
C-2022-1_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	データ分析には線形代数が不可欠データ解析における「距離」「類似度」が存在し、データの近さを測ることが出来る距離にはユークリッド距離、max距離などがある	A
C-2022-1_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	データ解析におけるベクトルや線形代数の重要性と、その詳細となる距離の種類と特徴について知ることができた。	A
C-2022-1_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	なし	A
C-2022-1_U53	12	4	質問があれば書いてください	なし	A
C-2022-1_U53	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	自分が将来研究したい分野にもベクトルや線形代数は不可欠だということがわかったので、ベクトルや線形代数の勉強をしっかりやろうと改めて気が引き締まった。	A
C-2022-1_U49	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	ベクトルは多数のデータを利用できるデータ間の関係が見えやすいためデータ分析に利用される。データ分析における距離はデータ間の差異を表し、数学的に非退化性、対称性　三角不等式の条件を満たしていれば自由に決められる。そのためデータの性質に合った距離を利用することが大切である。	B
C-2022-1_U49	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	数学で習った線形代数、行列や内積計算がデータ分析に利用されているということ。情報科学がなぜ理系ディシプリンなのか不思議だったが数学との結びつきを感じた。	B
C-2022-1_U49	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距離がどうして一要素でも違うと違いが大きく出るのか。	B
C-2022-1_U49	12	4	質問があれば書いてください	ありません。	B
C-2022-1_U49	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	いろいろな距離の定義の仕方を知れて面白かった。	B
C-2022-1_U19	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	データはベクトルによって表現できる。ベクトルの集まりである行列もデータ表現に使われるため、線形代数はデータの分析で活躍する。データにおける距離は自由度が高く、条件さえ満たせば何でも距離となる。類似度は距離とは反対で大きければ大きいほど似ているということになる。ベクトルを用いることでデータの距離や類似度を測ることができる。距離にはmax距離、マンハッタン距離、ユークリッド距離などがあり、対象や用途により使い分ける必要がある。	A
C-2022-1_U19	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	世の中の様々なデータはベクトルで表現することができ、ベクトルで表現することによって距離や類似度が定義できるようになるということ。	A
C-2022-1_U19	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	マンハッタン距離で原点から等距離の地点が描く軌跡だけが理解できなかった。	A
C-2022-1_U19	12	4	質問があれば書いてください	null	A
C-2022-1_U19	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	画像データはベクトルで表現されており、その処理にはベクトルの知識が必要となるということで、自身の希望する進路を叶えるためにも線形代数をしっかり勉強しておこうと思った。	A
C-2022-1_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	身近なことをベクトルを用いて考えることができる。	D
C-2022-1_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	ベクトルの活かし方が少しわかった。	D
C-2022-1_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	応用例のクラスタリングについてあまり理解できなかった。	D
C-2022-1_U92	12	4	質問があれば書いてください	特にないです。	D
C-2022-1_U92	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	小テスト受けられなかったのでその分復習しようと思います。	D
C-2022-1_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	あらゆる情報はベクトルで表現される。ベクトルでデータ分析することで、複数のデータ間の関係が見えてくる。二つのデータがどれくらい似ているかは、距離や類似度を用いて測る。距離と類似度は反対の概念で、距離は似ていない具合、類似度は似ている具合である。ユークリッド距離は直線距離で、マンハッタン距離は道のりである。max距離は最も違いの大きい一要素間の差異である。ハミング距離は長さの同じ２系列間で違う要素の個数である。編集距離は２系列間での置換、挿入、削除の最小回数であり、長さの違う系列を比べられるのがメリットである。jaccard係数（類似度）は全要素のうち共通部分の割合である。コサイン類似度は方向性の類似度を測る方法である。	A
C-2022-1_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	グレースケール画像のベクトル表現では、一般的に黒から白までの256色の段階で表すが、ベクトルの次元自体は白と黒だけの場合と同じである。距離や類似度にはさまざまな測り方があり、知りたい情報に応じて使い分ける。たとえば、コサイン類似度では長さはわからないが、方向性の違いだけわかるため、料理のレシピなど比率が知りたいときに使う。またmax距離は、一要素でも大きく違ったら他の要素が似ていても違うことにしたいときに使う。	A
C-2022-1_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	対応関係の表現としての行列がどういうことかよくわからなかった。	A
C-2022-1_U3	12	4	質問があれば書いてください	null	A
C-2022-1_U3	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	今まで自分が距離と思っていたものはユークリッド距離だけだったが、目的に応じてさまざまな距離の測り方があることを知って驚いた。自分もデータを分析し、クラスタリングなどをする場合、距離と類似度でどの手法を用いるか考え、適したものを選ぶようにしたい。	A
C-2022-1_U22	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・・・複数の数値を塊にしたもの→向き＋大きさはベクトルの一種距離・・・距離の公理を満たすモノならなんでも距離。小さいほど似ている類似度・・・距離とは逆の概念。大きいほど似ている	B
C-2022-1_U22	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＝大きさ＋向きだと高校で教えられたが大学で一気にその考えが崩された。距離の公理・・・①同じモノなら距離は０（非退化性）②xからyへの距離は同じ（対称性）③寄り道したら遠くなる（三角不等式）	B
C-2022-1_U22	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	なんかみたことあるハミング距離という言葉がスライドにあったが思い出せない	B
C-2022-1_U22	12	4	質問があれば書いてください	null	B
C-2022-1_U22	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	人間や料理さえベクトルとして扱えるなんて考えてしまったらいよいよだなって思ってしまった。	B
C-2022-1_U73	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	ベクトルの順番には意味がある。画像もベクトルで表せる。線形代数、行列もよくデータ表現に使われる。近い・遠い、似ている・似ていないはデータ分析の基本的な道具。距離は近いほどそのデータ同士似ている。非退化性（同じものだけ距離がゼロ）、対称性、三角不等式（寄り道したら遠くなる）の三つの条件を満たすものを距離という。類似度とは、距離と反対の概念で、大きいほど似ている。距離は０以上だが、類似度は負の値もとりうる。距離が変わるとデータ解析結果はガラッと変わる。二重絶対値はベクトルの長さ（＝距離）を表し、ノルムともいう。ハミング距離は長さの同じ２系列間の距離のことで、違う要素の数が距離となる。編集距離は系列の長さが違っても良い。置換、挿入、削除の...	B
C-2022-1_U73	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	非退化性（同じものだけ距離がゼロ）、対称性、三角不等式（寄り道したら遠くなる）の三つの条件を満たすものを距離という。類似度とは、距離と反対の概念で、大きいほど似ている。距離は０以上だが、類似度は負の値もとりうる。散布図でその点がどのグループに属するかは一番近いk個で多数決をして決める。類似度は距離と逆の概念というのが初めはわからなかったが、説明を聞くと納得できた。	B
C-2022-1_U73	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距離の違いは、理解はできたけどいろいろ応用されるとわからなくなりそうだと思った。	B
C-2022-1_U73	12	4	質問があれば書いてください	null	B
C-2022-1_U73	12	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	サインコサインという言葉が生まれていなかったとしても別の言葉で同じ様な概念ができていただろうという話が面白かった。距離にいろんな種類があることを初めて知った。ユークリッド距離だけだと思っていた。そのいろんな距離の概念をどう使うのかまだわからない。	B

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