Ich habe über Nacht 40 automatisierte ML-Experimente mit dem Dota 2-Modell durchgeführt. Die Schleife: AI-Agent ändert Hyperparameter → führt Backtest durch → behält, wenn besser, kehrt zurück, wenn schlechter → wiederholen. Startpunkt: 0,628 Bester Wert: 0,6427 (+2,3%) Wichtigste Erkenntnisse: → sparser Meta-Learner (l1_ratio=0,20) war der größte Gewinn → größerer Random Forest (500 Bäume) hat geholfen → mehr Regularisierung > mehr Komplexität 67,2% OOF-Genauigkeit, 15,8% ROI bei Wetten mit einer Kante >2% Kein GPU benötigt. Läuft auf dem Mac, während ich schlafe.