провів 40 автоматизованих експериментів з машинним навчанням на моделі Dota 2 за ніч цикл: AI агент змінює гіперпараметри, → виконує зворотний тест → зберігає краще, якщо гірше, → повторюється Початковий рахунок: 0.628 Найкраще знайдено: 0,6427 (+2,3%) Основні результати: → рідший мета-учень (l1_ratio=0.20) став найбільшою перемогою → більший випадковий ліс (500 дерев) допоміг → більша регуляризація > більша складність 67,2% точності OOF, 15,8% ROI на межі >2% ставок GPU не потрібна. Працює на Mac, поки я сплю