In questa sezione del programma di studi, verrà presentato un argomento ML applicato: come salvare il modello di Scikit-learn come file che può essere utilizzato per fare previsioni all'interno di un'applicazione web. Una volta salvato il modello, si imparerà come utilizzarlo in un'app web sviluppata con Flask. Per prima cosa si creerà un modello utilizzando alcuni dati che riguardano gli avvistamenti di UFO! Quindi, si creerà un'app web che consentirà di inserire un numero di secondi con un valore di latitudine e longitudine per prevedere quale paese ha riferito di aver visto un UFO.
Foto di <ahref="https://unsplash.com/@mdherren?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Michael Herren</a> su <ahref="https://unsplash.com/s/photos/ufo?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
"Costruire un'app web" è stato scritto con ♥️ da [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper).
♥️ I quiz sono stati scritti da Rohan Raj.
L'insieme di dati proviene da [Kaggle](https://www.kaggle.com/NUFORC/ufo-sightings).
L'architettura dell'app web è stata suggerita in parte da [questo articolo](https://towardsdatascience.com/how-to-easily-deploy-machine-learning-models-using-flask-b95af8fe34d4) e da [questo](https://github.com/abhinavsagar/machine-learning-deployment) repository di Abhinav Sagar.
