Certainly! Here's an example code that includes the steps you requested:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.layers import Input, Embedding, Flatten, Dot, Dense, Concatenate, Lambda
from keras.models import Model
from keras.regularizers import l2
from keras import backend as K
from scipy.stats import expon
from hyperopt import fmin, tpe, hp, STATUS_OK, Trials
import mlflow
import mlflow.keras
from flask import Flask, request, jsonify

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

# Drop the rows with missing ratings
rating_data = rating_data.dropna()

# Split the rating data into training and testing sets
train_data, test_data = train_test_split(rating_data, test_size=0.2, random_state=42)

# Create a dictionary to map anime IDs to their titles
anime_titles = dict(zip(anime_data['anime_id'], anime_data['name']))

# Create a dictionary to map anime IDs to their genres
anime_genres = dict(zip(anime_data['anime_id'], anime_data['genre']))

# Create a dictionary to map anime IDs to their types
anime_types = dict(zip(anime_data['anime_id'], anime_data['type']))

# Create a dictionary to map anime IDs to their episodes
anime_episodes = dict(zip(anime_data['anime_id'], anime_data['episodes']))

# Split a portion of the training data for simulation of new data
train_data, new_data = train_test_split(train_data, test_size=0.1, random_state=42)

# Define the recommender system
def get_model(num_users, num_anime, embedding_size, reg_lambda):
    # User embedding
    user_input = Input(shape=[1])
    user_embedding = Embedding(num_users, embedding_size, embeddings_regularizer=l2(reg_lambda))(user_input)
    user_flat = Flatten()(user_embedding)

    # Anime embedding
    anime_input = Input(shape=[1])
    anime_embedding = Embedding(num_anime, embedding_size, embeddings_regularizer=l2(reg_lambda))(anime_input)
    anime_flat = Flatten()(anime_embedding)

    # Dot product
    dot_product = Dot(axes=1)([user_flat, anime_flat])

    # Exploration-exploitation
    lambda_param = K.placeholder(shape=(1,))
    exploration_dist = Lambda(lambda x: expon(scale=1/float(x)))(lambda_param)
    exploration_output = Lambda(lambda x: exploration_dist(K.random_uniform(K.shape(x))))(dot_product)
    output = Concatenate()([dot_product, exploration_output])
    model = Model(inputs=[user_input, anime_input, lambda_param], outputs=output)
    return model

# Define the objective function for hyperparameter tuning
def objective(params):
    # Start MLflow run
    with mlflow.start_run():
        # Log parameters
        mlflow.log_params(params)
        
        # Unpack parameters
        reg_lambda = params['reg_lambda']
        embedding_size = params['embedding_size']
        lr = params['lr']
        
        # Create the model
        model = get_model(num_users, num_anime, embedding_size, reg_lambda)

        # Compile the model
        model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae'])

        # Train the model
        model.fit([train_data.user_id, train_data.anime_id, np.array([params['lambda_param']]*len(train_data))], train_data.rating, batch_size=512, epochs=10, validation_data=([test_data.user_id, test_data.an
```
물론입니다! 다음은 요청하신 단계가 포함된 예제 코드입니다:
'''python
임포트 팬더를 PD로
import numpy as np
sklearn.model_selection에서 train_test_split을 가져옵니다.
keras.layers에서 입력, 임베딩, 평탄화, 도트, 밀도, 연결, 람다를 가져옵니다.
keras.models에서 모델 가져오기
keras.regularizers에서 l2를 임포트합니다.
keras에서 백엔드를 K로 임포트
scipy.stats에서 expon을 가져옵니다.
hyperopt에서 fmin, tpe, hp, STATUS_OK, Trials를 가져옵니다.
mlflow 가져오기
mlflow.keras
flask에서 플라스크, 요청, jsonify를 가져옵니다.

# 애니메이션 추천 데이터베이스 2020 로드
anime_data = pd.read_csv('anime.csv')
rating_data = pd.read_csv('rating.csv')

# 누락된 평점이 있는 행 삭제
rating_data = rating_data.dropna()

# 평점 데이터를 훈련 및 테스트 집합으로 분할합니다.
train_data, test_data = train_test_split(rating_data, test_size=0.2, random_state=42)

# 애니메이션 ID를 제목에 매핑하기 위한 사전을 생성합니다.
anime_titles = dict(zip(anime_data['anime_id'], anime_data['name']))

# 애니메이션 ID를 장르에 매핑하는 딕셔너리를 생성합니다.
anime_genres = dict(zip(anime_data['anime_id'], anime_data['genre']))

# 애니메이션 ID를 유형에 매핑하는 딕셔너리를 생성합니다.
anime_types = dict(zip(anime_data['anime_id'], anime_data['type']))

# 애니메이션 ID를 에피소드에 매핑하는 딕셔너리를 생성합니다.
anime_episodes = dict(zip(anime_data['anime_id'], anime_data['episodes']))

# 새 데이터의 시뮬레이션을 위해 훈련 데이터의 일부를 분할합니다.
train_data, new_data = train_test_split(train_data, test_size=0.1, random_state=42)

# 추천 시스템 정의
def get_model(num_users, num_anime, embedding_size, reg_lambda):
    # 사용자 임베딩
    user_input = Input(shape=[1])
    user_embedding = 임베딩(num_users, embedding_size, embeddings_regularizer=l2(reg_lambda))(user_input)
    user_flat = 평탄화()(user_embedding)

    # 애니메이션 임베딩
    anime_input = Input(shape=[1])
    anime_embedding = 임베딩(num_anime, embedding_size, embeddings_regularizer=l2(reg_lambda))(anime_input)
    anime_flat = Flatten()(anime_embedding)

    # 도트 제품
    dot_product = Dot(axes=1)([user_flat, anime_flat])

    # 탐색-익스플로잇
    lambda_param = K.placeholder(모양=(1,))
    exploration_dist = 람다(람다 x: 지수(scale=1/float(x)))(람다_파라미터)
    exploration_output = 람다(람다 x: exploration_dist(K.random_uniform(K.shape(x))))(dot_product))
    output = Concatenate()([dot_product, exploration_output])
    모델 = 모델(입력=[사용자_입력, 애니메이션_입력, 람다_파람], 출력=출력)
    반환 모델

# 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 목적 함수를 정의합니다.
def objective(params):
    # MLflow 실행 시작
    mlflow.start_run():
        # 매개변수 로그
        mlflow.log_params(params)
        
        # 매개변수 언팩
        reg_lambda = params['reg_lambda']
        embedding_size = params['embedding_size']
        lr = params['lr']
        
        # 모델 생성
        model = get_model(num_users, num_anime, embedding_size, reg_lambda)

        # 모델 컴파일
        model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae'])

        # 모델 훈련
        model.fit([train_data.user_id, train_data.anime_id, np.array([params['lambda_param']]*len(train_data))], train_data.rating, batch_size=512, epochs=10, validation_data=([test_data.user_id, test_data.an
```