Uso de MLFlow para el seguimiento

Ahora que tú y tu equipo habéis trasladado vuestros procesos previos de Machine Learning al entorno de Databricks, estáis a punto de empezar un nuevo proyecto de Machine Learning.

Tu tarea es desarrollar un nuevo motor de recomendaciones que tenga en cuenta el contexto de reseñas de libros anteriores. Como estás creando un modelo nuevo, aún no sabes qué framework o parámetros darán el mejor resultado. Esta es una gran oportunidad para usar MLFlow y registrar todas las ejecuciones de tus modelos; así podrás seleccionar el mejor modelo a partir de ahí.