【シナリオ】超高次元の疎行列（Sparse Vector）データを扱う分類モデルで、学習は成功するが、推論時に `OutOfMemoryError` が発生する。原因として考えられるモデルの内部構造（Dense化）の問題はどれか。

2026年3月8日

特定のアルゴリズムや実装では、入力がSparseでも内部計算や係数保存時にDense形式に変換されることがあり、次元数×クラス数のメモリを消費してOOMを引き起こすことがある。

【シナリオ】Feature Storeの特徴量計算ロジック内で、Window関数を使用した集計（例：過去30日間の平均）を行っている。日次バッチで更新する場合、データ量が増えるにつれて再計算コストが爆発する。これを防ぐためのDelta Live Tables (DLT) との連携機能はどれか。

【シナリオ】MLflow Model Registryに登録されたモデルをデプロイする際、そのモデルが「どのGitコミットのコードで」「どのデータセットを使って」学習されたかを、デプロイパイプライン内で自動的に検証（Gate Check）したい。どう実装すべきか。