You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
ML-For-Beginners/3-Web-App/translations/README.zh-tw.md

23 lines
1.4 KiB

# 構建一個 Web 應用程序來使用您的機器學習模型
課程的本章節將為您介紹機器學習的應用:如何保存您的 Scikit-learn 模型為文件以便在 Web 應用程序中使用該模型進行預測。模型保存後,您將學習如何在一個由 Flask 構建的 Web 應用程序中使用它。首先,您將會使用一些 UFO 目擊事件的數據去創建一個模型!然後,您將構建一個 Web 應用程序,這個應用程序能讓您輸入秒數,經度,緯度來預測哪個國家會報告 UFO 目擊事件。
![UFO Parking](../images/ufo.jpg)
圖片由 <a href="https://unsplash.com/@mdherren?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Michael Herren</a> 拍攝,來自 <a href="https://unsplash.com/s/photos/ufo?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
## 教程
1. [構建一個 Web 應用程序](../1-Web-App/translations/README.zh-tw.md)
## 致謝
"構建一個 Web 應用程序" 由 [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) 用 ♥ 編寫️
測驗由 Rohan Raj 用 ♥️ 編寫
數據集來自 [Kaggle](https://www.kaggle.com/NUFORC/ufo-sightings)
Web 應用程序的架構一部分參考了 Abhinav Sagar 的[文章](https://towardsdatascience.com/how-to-easily-deploy-machine-learning-models-using-flask-b95af8fe34d4)和[倉庫](https://github.com/abhinavsagar/machine-learning-deployment)