# あなたのMLモデルを使用するためのWebアプリを構築する
このカリキュラムのセクションでは、応用されたMLのトピックに触れます。具体的には、Scikit-learnモデルをファイルとして保存し、それをWebアプリケーション内で予測に使用する方法について学びます。モデルを保存した後、そのモデルをFlaskで構築されたWebアプリで使用する方法を学びます。まず、UFO目撃情報に関するデータを使用してモデルを作成します。そして、緯度と経度の値を入力して、UFOを目撃した国を予測するWebアプリを構築します。
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## レッスン
1. [Webアプリを構築する](1-Web-App/README.md)
## クレジット
"Build a Web App" は [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) によって書かれました。
クイズはRohan Rajによって書かれました。
データセットは[Kaggle](https://www.kaggle.com/NUFORC/ufo-sightings)から提供されています。
Webアプリのアーキテクチャは、部分的に[この記事](https://towardsdatascience.com/how-to-easily-deploy-machine-learning-models-using-flask-b95af8fe34d4)および[このリポジトリ](https://github.com/abhinavsagar/machine-learning-deployment)（Abhinav Sagarによる）を参考にしています。
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