TL;DR 実装と分析をAIに任せることで、実験量が桁違いに増えた（5-Fold CV合計1,515回） 実装から解放された分、人間はアイディアとデータ観察に集中できた ただし、スコアを押し上げたアイディアのほとんどは人間発。AIの提案の打率は低かった AIに素早く実験を回させるための環境・構成づくりも重要だった この構図はKaggleに限らず、定量評価できるR&D全般で起きうると感じている 今回のコンペで使ったコード・設定・分析結果を公開しています。 https://github.com/Chihiro-n/csiro-biomass-agentic-solution ...

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