変更要約: Professional Machine Learning Engineer 第5章を新規作成（ドメイン5「パイプライン」: データ/モデル検証・訓練/サービング一貫前処理・MLFlow ホスティング・コンポーネント/パラメータ/トリガー/Cloud Build/Cloud Run・オーケストレーション(Kubeflow Pipelines/Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines/Cloud Composer)・ハイブリッド/マルチクラウド・TFX/Kubeflow DSL、再訓練ポリシー・CI/CD(Cloud Build/Jenkins)・Experiments on Agent Platform/Vertex ML Metadata・モデル/データのバージョニング・リネージ）。
5.2再訓練とメタデータ追跡
適切な再訓練ポリシーの決定、CI/CD によるモデルデプロイ（Cloud Build・Jenkins）、モデルの成果物とバージョンの追跡/比較（Experiments on Agent Platform・Vertex ML Metadata）、モデル/データセットのバージョニング連携、モデルとデータの系統（リネージ）を理解します。
モデルは作って終わりではありません。劣化に合わせて再訓練し、CI/CD で安全に届け、すべての成果物を追跡して再現性と監査性を保ちます。
5.2.1再訓練ポリシーと CI/CD
モデルは時間とともに劣化（ドリフト）するため、再訓練ポリシー を決めます：定期（スケジュール）再訓練か、性能/ドリフトの 監視に基づくトリガー 再訓練かを、コストと劣化速度で選びます。再訓練したモデルは CI/CD（Cloud Build や Jenkins）でテスト・検証・デプロイし、継続的トレーニング（CT）として自動化します。デプロイは A/B/カナリアで安全に切り替えます。「劣化に応じて再学習＝監視ベースのトリガー再訓練」「モデルのテスト/デプロイを自動化＝CI/CD（Cloud Build/Jenkins）」を結びます。
5.2.2メタデータ・バージョニング・リネージ
再現性と監査のため、すべての 成果物 を追跡します。実験のパラメータ/メトリクスの比較は Experiments on Agent Platform、パイプラインが生成する成果物・実行・系統の記録は Vertex ML Metadata を使います。モデルとデータセットのバージョニング を連携させ、「どのデータ・どのコード・どのパラメータからこのモデルが生まれたか」の リネージ（系統） を辿れるようにします。これにより問題発生時の原因特定や規制対応が可能になります。「成果物/実行/系統の記録＝Vertex ML Metadata」「モデルの出自を辿る＝リネージ」を押さえます。
「要件 → 手段」が頻出。例：「モデルの劣化に応じて再訓練を自動起動」＝監視ベースのトリガー再訓練（CT）、「再訓練モデルをテストして自動デプロイ」＝CI/CD（Cloud Build/Jenkins）、「パイプラインの成果物/実行/系統を記録」＝Vertex ML Metadata、「このモデルが何から作られたか追跡」＝リネージ、「実験のパラメータ/メトリクスを比較」＝Experiments on Agent Platform。
混同に注意：
①Experiments on Agent Platform（実験の記録/比較）と Vertex ML Metadata（パイプライン成果物/系統の記録）は役割が補完的。
②再訓練ポリシーはコスト vs 劣化速度のトレードオフ＝常に頻繁が最適とは限らない。
③リネージがないと監査・原因特定ができない＝メタデータを必ず記録。
5.2.3この節のまとめ
- 再訓練＝定期 or 監視ベースのトリガー（コスト vs 劣化速度）、CI/CD で自動テスト/デプロイ
- 成果物/実行/系統の記録＝Vertex ML Metadata、実験比較＝Experiments on Agent Platform
- モデル/データのバージョニングを連携しリネージを辿れるようにする（監査/原因特定）
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理解度チェック
（軽い確認用）Q1. モデルの性能劣化（ドリフト）を検知したら自動で再訓練を起動したい。最適なポリシーはどれですか？
Q2. 再訓練したモデルを、テスト・検証を通して自動でデプロイするパイプラインを組みたい。最適なのはどれですか？
Q3. パイプラインが生成した成果物・実行・系統（リネージ）を記録し、後から辿れるようにしたい。最適なのはどれですか？
Q4. 「このモデルはどのデータセット・どのコード・どのパラメータから生まれたか」を監査のために追跡したい。何が必要ですか？
Q5. 再訓練ポリシーの設計として最も適切な考え方はどれですか？