HOMELv027 【シナリオ】監視対象のモデルが「画像の物体検出モデル」であり、表形式データのような統計的ドリフト（平均値のズレなど）が定義しづらい。画像の入力変化を監視するためのアプローチとして適切なものはどれか。 2026年3月8日 非構造化データ（画像やテキスト）のドリフト検知には、事前学習済みモデル等でデータを低次元のベクトル（Embedding）に変換し、その空間内での分布変化を測定するのが一般的である。 【シナリオ】Model Servingエンドポイントのレスポンスに、デバッグ用の追加情報（例：使用された特徴量のバージョン）を含めたい。これを実現するカスタムモデルの実装方法はどれか。 【シナリオ】機械学習の特徴量テーブルとしてDeltaテーブルを使用しているが、頻繁な更新によりストレージコストが急増している。タイムトラベルの要件は「過去2日分」だけである。コスト削減のために設定すべきテーブルプロパティはどれか。
