Executei 40 experimentos automáticos de ML no modelo do Dota 2 durante a noite o ciclo: o agente de IA modifica hiperparâmetros → roda backtest, → mantém se melhor, reverte se piorar → repete Pontuação inicial: 0,628 Melhor encontrado: 0,6427 (+2,3%) Principais descobertas: → meta-aprendiz mais esparso (l1_ratio=0,20) foi a maior vitória → floresta aleatória maior (500 árvores) ajudou → mais regularização > mais complexidade 67,2% de precisão OOF, 15,8% ROI no edge >2% apostas Sem necessidade de GPU. Roda no Mac enquanto durmo