Usando MLFlow para rastreamento

Agora que você e sua equipe transferiram os processos anteriores de aprendizado de máquina para o ambiente da Databricks, você está prestes a iniciar um novo projeto de aprendizado de máquina.

Você tem a tarefa de desenvolver um novo mecanismo de recomendação que leva em conta o contexto de resenhas de livros anteriores. Como você está desenvolvendo um novo modelo, ainda está determinando exatamente qual estrutura ou parâmetros resultarão no melhor modelo. Essa seria uma ótima oportunidade para usar o MLFlow para rastrear todas as execuções do seu modelo e, em seguida, você pode escolher o melhor modelo a partir daí.