HOMELv010 【シナリオ】毎日のモデル再学習ジョブにおいて、新しいデータが十分に蓄積されていない日には学習をスキップしたい。これをWorkflows内で効率的に実装する方法はどれか。 2026年3月8日 最初のタスク(Check Data Task)でデータ量を判定し、条件を満たさない場合は特定の値を返すか例外を投げ、後続の学習タスクの実行条件(Run if dependency is …)で制御する。 【シナリオ】Hyperoptで探索するパラメータ空間が非常に広く、探索に時間がかかりすぎる。探索効率を上げるために、重要でないハイパーパラメータを探索対象から外したい。どのパラメータがモデル性能に寄与しているかを分析するために使用する可視化手法はどれか。 Feature Storeで定義された特徴量計算ロジック(`compute_features_func`)が依存する外部ライブラリのバージョンが変わってしまい、計算結果が変わるリスクを防ぐための最善策はどれか。