description（説明の追加）
このデータセットは、Pythonを使って数学の問題を自動生成するためのサンプルコードと生成されたデータを含んでいます。元となる10種類の数学問題のテンプレートを用意し、各問題に対してパラメータをランダムに変更することで、新しい問題と解答のペアを自動的に生成しています。生成された問題は、数学のカリキュラム全般に渡る内容を扱っており、数学A、数学II、数学B、数学III、数学Cの幅広い単元と関連しています。このデータセットを使って、数学問題の自動生成や、問題の特徴分析などに活用できます。
Pythonを使った数学問題の自動生成: データ拡張テクニック集
Pythonを使った数学問題の自動生成: データ拡張テクニック集データサイエンスにおいて、質の高いデータを大量に用意することは重要ですが、データが不足している場合もあります。そこで、データ拡張（Data Augmentation）の手法を用...
hamaruki.com
2024.04.27
file information（ファイル情報の追加）
aug_math_problems.csv: 自動生成された数学問題のデータセット。各行は1つの問題に対応し、問題文、解答、問題番号、関連する数学の単元、難易度が含まれています。aug_math_problems.py: 数学問題を自動生成するPythonスクリプト。10種類の問題に対するデータ拡張の関数が定義されています。
column descriptors（列の説明を含める）
id: 問題のIDproblem: 問題文answer: 解答Problem No.: 問題番号（1〜10）Related Mathematical Units: 関連する数学の単元Difficulty: 難易度（Standard または Mathematical Olympiad Level）
Specify provenance（出所を明記する）
このデータセットは、Kaggle の「AI Mathematical Olympiad Prize」コンペティションで提供された数学問題のデータをもとに、Pythonを使って自動生成したものです。元の問題をテンプレートとして使用し、パラメータを変更することで新しい問題を作成しました。問題の自動生成には、NumPy、pandas、SymPy、Scipyなどのライブラリを使用しています。データセットの作成には、ChatGPTの支援を受けました。
ノートブック
Pythonを使った数学問題の自動生成: データ拡張テクニック集
Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from AI Mathematical Olympiad - Progress Prize 1
www.kaggle.com
データセット
AIMO TRAIN Augmentation
Data Augmentation for Mathematical Problems using Python: Automatically Generati
www.kaggle.com
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