(spanish) - 3-Web-App/README.md (#511)

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3-Web-App/translations/README.es.md

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+# Construye una aplicación web para usar tu modelo de aprendizaje automático
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+En esta sección del curso, se te presentará un tema de aprendizaje automático aplicado: cómo guardar tu modelo  Scikit-learn como un archivo que puede ser usado para realizar predicciones desde una aplicación web. Una vez que el modelo es guardado, aprenderás cómo usarlo en una aplicación web construida en Flask. ¡Primero crearás un modelo usando algunos datos relacionados con avistamiento de OVNIs! Luego, construirás una aplicación web que te permitirá ingresar un número de segundos con un valor de latitud y longitud para así predecir qué país reportó haber visto un OVNI.
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+![Estacionamiento de OVNIs](../images/ufo.jpg)
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+Fotografía de <a href="https://unsplash.com/@mdherren?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Michael Herren</a> en <a href="https://unsplash.com/s/photos/ufo?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
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+## Lecciones
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+1. [Construye una aplicación web](../1-Web-App/translations/README.es.md)
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+## Créditos
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+"Construye una aplicación web"fue escrito con ♥️ por [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper).
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+♥️ Los cuestionariosfueron escritos por Rohan Raj.
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+Los conjuntos de datos fueron tomados de [Kaggle](https://www.kaggle.com/NUFORC/ufo-sightings).
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+La arquitectura de la aplicación web fue sugerida en parte por [este artículo](https://towardsdatascience.com/how-to-easily-deploy-machine-learning-models-using-flask-b95af8fe34d4) and [this repo](https://github.com/abhinavsagar/machine-learning-deployment) por Abhinav Sagar.