From 7b8d22feb505d6f306f2ff79489c290e5cfef5f1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Foo-x Date: Fri, 20 Aug 2021 19:54:33 +0900 Subject: [PATCH] feat: add ja 3. readme Refs #149 --- 3-Web-App/translations/README.ja.md | 21 +++++++++++++++++++++ 1 file changed, 21 insertions(+) create mode 100644 3-Web-App/translations/README.ja.md diff --git a/3-Web-App/translations/README.ja.md b/3-Web-App/translations/README.ja.md new file mode 100644 index 00000000..3ada9808 --- /dev/null +++ b/3-Web-App/translations/README.ja.md @@ -0,0 +1,21 @@ +# 機械学習モデルを使うためにWebアプリを構築する + +カリキュラムのこの部分では、機械学習の応用的な話題を学びます。 Webアプリで予測を行うために使用するファイルとして Scikit-learn のモデルを保存する方法です。モデルを保存した後に、Flaskを使って構築したWebアプリでそのモデルを使う方法を学びます。まずはUFOの目撃情報に関するデータでモデルを作ります。次に、UFOの目撃報告があった国を予測するために、緯度・経度・秒数を入力できるWebアプリを構築します。 + +![UFOパーキング](../images/ufo.jpg) + +Michael Herren によって Unsplash に投稿された写真 + +## 講義 + +1. [Webアプリを構築する](../1-Web-App/translations/README.ja.md) + +## クレジット + +「Webアプリを構築する」️は [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) によって執筆されました。 + +小テストは Rohan Raj によって執筆されました。 + +データセットは [Kaggle](https://www.kaggle.com/NUFORC/ufo-sightings) のものを元にしています。 + +Webアプリのアーキテクチャは、Abhinav Sagar による [この記事](https://towardsdatascience.com/how-to-easily-deploy-machine-learning-models-using-flask-b95af8fe34d4) と [このリポジトリ](https://github.com/abhinavsagar/machine-learning-deployment) を一部参考にしています。