Sure, here's an example code that includes the preprocessing of the Anime Recommendation Database 2020, a recommender system with keras that includes an exploration exploitation mechanism at the output using an Exponential distribution for sampling, and mlflow monitoring and hyperoptimization using hyperopt. Additionally, it includes a Flask app that can communicate with the best trained model and send samples from the separated data as a simulation of newly arriving data:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import mlflow
import mlflow.keras
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, Flatten, Dot, Dense, concatenate
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
from hyperopt import hp, tpe, Trials, fmin
from scipy.stats import expon
from flask import Flask, request, jsonify

# Load the Anime Recommendation Database 2020
data = pd.read_csv('anime.csv')

# Preprocess the data
data = data[data['members'] > 0] # Remove animes with no members
data = data.drop(['anime_id', 'genre', 'type', 'members'], axis=1) # Remove unnecessary columns

# Encode the user and anime IDs
user_encoder = LabelEncoder()
data['user'] = user_encoder.fit_transform(data['username'])
anime_encoder = LabelEncoder()
data['anime'] = anime_encoder.fit_transform(data['name'])

# Split the data into training and testing sets
train, test = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)

# Create a dictionary to map anime IDs to names
item_lookup = data[['anime', 'name']].drop_duplicates().set_index('anime')['name'].to_dict()

# Define the recommender system model
def recommender_model(n_users, n_animes, embedding_size, lambda_param):
    user = Input(shape=(1,))
    u = Embedding(n_users, embedding_size, embeddings_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(lambda_param))(user)
    u = Flatten()(u)
    
    anime = Input(shape=(1,))
    a = Embedding(n_animes, embedding_size, embeddings_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(lambda_param))(anime)
    a = Flatten()(a)
    
    x = Dot(axes=1)([u, a])
    x = Dense(64, activation='relu')(x)
    x = Dense(1)(x)
    model = Model(inputs=[user, anime], outputs=x)
    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
    return model

# Define the recommend items function with exploration-exploitation mechanism using an Exponential distribution
def recommend_items(user_id, model, item_lookup, lambda_param):
    n_users, n_animes = len(user_encoder.classes_), len(anime_encoder.classes_)
    anime_ids = np.arange(n_animes)
    user_ids = np.full_like(anime_ids, user_id)
    scores = model.predict([user_ids, anime_ids]).flatten()
    scores = expon.rvs(loc=scores.min(), scale=lambda_param, size=len(scores)) + scores
    top_animes = np.argsort(scores)[::-1][:10]
    recommendations = [{'anime_id': anime_encoder.inverse_transform([anime_ids[i]])[0],
                        'name': item_lookup[anime_ids[i]],
                        'score': scores[i]} for i in top_animes]
    return recommendations

# Define the hyperparameter search space
space = {'embedding_size': hp.quniform('embedding_size', 16, 64, 16),
         'lambda_param': hp.uniform('lambda_param', 0, 1),
         'batch_size':
```
물론, 여기에는 애니메이션 추천 데이터베이스 2020의 전처리, 샘플링을 위한 지수 분포를 사용하여 출력에 탐색 활용 메커니즘을 포함하는 케라를 사용한 추천 시스템, 하이퍼옵트를 사용한 ml흐름 모니터링 및 하이퍼 최적화가 포함된 예제 코드가 포함되어 있습니다. 또한, 가장 잘 훈련된 모델과 통신하고 분리된 데이터에서 샘플을 새로 도착하는 데이터의 시뮬레이션으로 전송할 수 있는 플라스크 앱도 포함되어 있습니다:
'``python
임포트 팬더로 PD
import numpy as np
import mlflow
mlflow.keras
sklearn.preprocessing에서 LabelEncoder를 가져옵니다.
sklearn.model_selection에서 train_test_split을 가져옵니다.
tensorflow.keras.layers에서 입력, 임베딩, 플랫텐, 도트, 밀도, 컨케트네이트 가져오기
tensorflow.keras.models에서 모델 가져오기
tensorflow.keras.callbacks에서 EarlyStopping을 가져옵니다.
hyperopt에서 hp, tpe, Trials, fmin을 가져옵니다.
scipy.stats에서 expon을 가져옵니다.
flask에서 플라스크, 요청, jsonify를 가져옵니다.

# 애니메이션 추천 데이터베이스 2020 로드
data = pd.read_csv('anime.csv')

# 데이터 전처리
data = data[data['members'] > 0] # 멤버가 없는 애니메이션 제거
data = data.drop(['anime_id', 'genre', 'type', 'members'], axis=1) # 불필요한 열을 제거합니다.

# 사용자 및 애니메이션 ID를 인코딩합니다.
user_encoder = LabelEncoder()
data['user'] = user_encoder.fit_transform(data['username'])
anime_encoder = LabelEncoder()
data['anime'] = anime_encoder.fit_transform(data['name'])

# 데이터를 훈련 및 테스트 세트로 분할
train, test = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)

# 애니메이션 ID를 이름에 매핑하기 위한 사전을 생성합니다.
item_lookup = data[['anime', 'name']].drop_duplicates().set_index('anime')['name'].to_dict()

# 추천자 시스템 모델 정의
def recommender_model(n_users, n_animes, embedding_size, lambda_param):
    user = Input(shape=(1,))
    u = Embedding(n_users, embedding_size, embeddings_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(lambda_param))(user)
    u = 평탄화()(u)
    
    애니메이션 = 입력(모양=(1,))
    a = Embedding(n_animes, embedding_size, embeddings_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(lambda_param))(anime)
    a = 평탄화()(a)
    
    x = 도트(축=1)([u, a])
    x = Dense(64, 활성화='relu')(x)
    x = Dense(1)(x)
    모델 = 모델(입력=[사용자, 애니메이션], 출력=x)
    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
    반환 모델

# 지수 분포를 사용하여 탐색-탐색 메커니즘으로 추천 항목 함수를 정의합니다.
def recommend_items(user_id, model, item_lookup, lambda_param):
    n_users, n_animes = len(user_encoder.classes_), len(anime_encoder.classes_)
    anime_ids = np.array(n_animes)
    user_ids = np.full_like(anime_ids, user_id)
    scores = model.predict([user_ids, anime_ids]).flatten()
    scores = expon.rvs(loc=scores.min(), scale=lambda_param, size=len(scores)) + 점수
    top_animes = np.argsort(scores)[::-1][:10]
    recommendations = [{'anime_id': anime_encoder.inverse_transform([anime_ids[i]])[0],
                        'name': item_lookup[anime_ids[i]],
                        'score': scores[i]} for i in top_animes]
    추천 반환

# 하이퍼파라미터 검색 공간 정의
space = {'embedding_size': hp.quniform('embedding_size', 16, 64, 16),
         '람다_파라미터': hp.균일('람다_파라미터', 0, 1),
         '배치_크기':
```