「Lv028」の記事一覧

【シナリオ】企業全体のMLflow Tracking Serverを中央集権化（Centralized）しており、数千人のユーザーがいる。特定の機密プロジェクトの実験記録だけは、他のプロジェクトのメンバーから完全に見えないようにしたい。どう構成すべきか。

【シナリオ】ジョブAの完了後にジョブBを実行したいが、ジョブAとBは異なるDatabricksワークスペースにある。これを自動化する方法はどれか。

【シナリオ】Feature Storeにおいて、複数のモデルが同じ特徴量を使用しているが、あるモデルには「欠損値を平均で埋めたもの」、別のモデルには「欠損値を-1で埋めたもの」を提供したい。推奨される設計はどれか。

【シナリオ】Deltaテーブルの `Z-Order` 最適化を行いたいが、テーブルには数百の列がある。どの列をZ-Orderの対象に選ぶべきかの基準は何か。

【シナリオ】Hyperoptの探索空間として、整数値のパラメータ（例：決定木の深さ）を探索したいが、`hp.quniform` はfloat型を返すため、モデルによっては型エラーになる。どう対処すべきか。

【シナリオ】Model Servingエンドポイントに対して、インターネット経由ではなく、VPC内部（Databricksワークスペースと同じネットワーク内）からプライベートにアクセスさせたい。これを実現する機能はどれか。

【シナリオ】モニタリングの結果、ドリフトが検知されたが、再学習が必要かどうか判断がつかない。ビジネス部門に判断を仰ぐために、ドリフトした具体的なデータ例を抽出して提示したい。どうすればよいか。

【シナリオ】画像セグメンテーションタスクにおいて、マスク画像（正解ラベル）のデータ拡張（Augmentation）を行う際、入力画像と同じ変換（回転や反転）を適用する必要がある。これを保証する方法はどれか。

【シナリオ】Databricks AutoMLの分類タスクで、特定のクラス（例：「不正解」）の再現率（Recall）を最大化することを最優先したい。AutoMLの設定でこれを直接指定できない場合、どうすべきか。

【シナリオ】MLflowのRun IDを知っている状態で、そのRunで記録されたすべてのパラメータとメトリクスをPython辞書として一括取得したい。どのメソッドを使用すべきか。