HOMELv010 【シナリオ】AutoMLを実行しようとしたが、データセットにターゲット変数(ラベル)との相関が1.0(完全に一致)の列が含まれており、過学習(Data Leakage)が疑われる。AutoMLの実行前にこの問題を検出するための機能はどれか。 2026年3月8日 DatabricksのData Profile機能やAutoMLの事前チェックアラートは、ターゲットと高すぎる相関を持つ列(リークの疑い)や、ID列などを検出し、除外を提案する場合がある。 【シナリオ】TensorFlowモデルのトレーニング中に、GPU使用率が低く、CPUでのデータ前処理がボトルネックになっていることが判明した。`tf.data.Dataset`パイプラインでパフォーマンスを改善するために推奨される設定はどれか。 【シナリオ】Model Servingエンドポイントのレイテンシ要件が厳しく、Pythonのオーバーヘッドを極限まで減らしたい。MLflowの標準的なPythonモデル以外の選択肢として検討すべきデプロイ形式はどれか。