HOMELv020 Amazon SageMaker Debuggerを使用してニューラルネットワークの勾配消失（Vanishing Gradient）を検知したい場合、監視すべき標準的なメトリクスはどれか。 2026年3月3日 勾配消失は勾配が極端に小さくなる現象であるため、勾配のノルムや平均を監視します。 不均衡データ（例：1%が正解）の分類モデルを評価する際、ROC曲線（AUC）よりもPrecision-Recall曲線が推奨される理由はどれか。 Amazon SageMaker Model Monitorにおいて、推論データのドリフトを検知するための「制約条件ファイル（constraints.json）」はどのように作成するのが一般的か。
