HOMELv010 【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。 2026年3月8日 MLflow UIに含まれるParallel Coordinates Plotを使用すると、各ハイパーパラメータの値と目的関数(メトリクス)の関係を可視化でき、どのパラメータが結果に大きく影響しているかを特定できる。 Delta Lakeのテーブルプロパティ `delta.appendOnly=true` は、どのような種類の機械学習関連データに適しているか。 【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。