이번 튜토리얼은 Andrej Karpathy가 제안한 AutoResearch 프레임워크를 구글 콜랩 환경에 맞게 구현하는 과정을 다룹니다. 먼저 AutoResearch 저장소를 복제하고, 경량화된 학습 환경을 준비한 뒤, 초기 성능 지표를 확인하기 위한 기본 실험을 실행합니다. 이후 하이퍼파라미터를 프로그래밍 방식으로 자동 수정하는 자율 연구 루프를 만들어 실험을 반복하며 최적의 설정을 탐색합니다. 이 과정을 통해 연구자는 수동 개입 없이도 효율적으로 머신러닝 실험을 진행하고 결과를 추적할 수 있습니다.

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