HOMELv030 【シナリオ】Hyperoptでの探索が終了した後、MLflowに記録された数百のRunの中から、「パレート最適（精度は高いが推論速度も速い）」なモデル群を選び出したい。どうすればよいか。 2026年3月8日 多目的最適化の視点（トレードオフ）でモデルを選ぶには、MLflow UIのScatter Plot（散布図）でX軸に時間、Y軸に精度をとって可視化し、左上のフロンティアにあるモデル群を特定するのが効率的である。 【シナリオ】Deltaテーブルの `Liquid Clustering`（リキッドクラスタリング）機能は、従来の `Partitioning` + `Z-Ordering` と比較して、どのようなメリットがあるか。 【シナリオ】Workflowsジョブのコスト管理において、ジョブごとの正確なコストを把握するために「Job Tags」や「Cluster Tags」を活用する際、Databricksの請求レポート（Billable Usage Logs）でこれらはどのように表示されるか。
