realicé 40 experimentos de ML automatizados en el modelo de dota 2 durante la noche el bucle: el agente de IA modifica los hiperparámetros → ejecuta la retroalimentación → mantiene si es mejor, revierte si es peor → repite puntuación inicial: 0.628 mejor encontrado: 0.6427 (+2.3%) principales hallazgos: → el meta-aprendiz más escaso (l1_ratio=0.20) fue la mayor victoria → un bosque aleatorio más grande (500 árboles) ayudó → más regularización > más complejidad 67.2% de precisión OOF, 15.8% de ROI en apuestas de borde >2% no se necesita GPU. funciona en el Mac mientras duermo