MLflow может быть использован для контроля процесса обучения, предоставляя возможность разработчикам сохранять и сравнивать результаты различных запусков, что в дальнейшем может быть полезно при проведении сравнительного анализа и выявления наилучшего запуска с наивысшей точностью предсказания. Он является мощным инструментом для управления ML-проектами, обеспечивая эффективность, воспроизводимость и контроль за процессом обучения.