HOMELv019 Databricks AutoMLの分類モデルにおいて、予測結果の解釈性（Explainability）を提供するために、各特徴量が予測値に与えた影響を計算する手法としてデフォルトで使用されるものはどれか。 2026年3月8日 AutoMLは学習済みモデルに対してSHAP値を計算し、どの特徴量が予測結果を押し上げたか（または下げたか）を説明するプロットを生成・提供する。 Databricksにおける分散深層学習で、`Horovod` と `TorchDistributor` (DDP) の通信バックエンドとして一般的に使用されるプロトコルはどれか。 Model Servingエンドポイントのパフォーマンスチューニングにおいて、「Instance Type（インスタンスタイプ）」を大きくする（Scale Up）ことが有効なケースはどれか。
