# Bina aplikasi web untuk menggunakan model ML anda
Dalam bahagian kurikulum ini, anda akan diperkenalkan kepada topik ML terapan: bagaimana untuk menyimpan model Scikit-learn anda sebagai fail yang boleh digunakan untuk membuat ramalan dalam aplikasi web. Setelah model disimpan, anda akan belajar bagaimana menggunakannya dalam aplikasi web yang dibina dalam Flask. Anda akan mula dengan mencipta model menggunakan beberapa data tentang penampakan UFO! Kemudian, anda akan membina aplikasi web yang membolehkan anda memasukkan beberapa saat dengan nilai latitud dan longitud untuk meramalkan negara mana yang melaporkan melihat UFO.
Foto oleh Michael Herren di Unsplash
## Pelajaran
1. [Bina Aplikasi Web](1-Web-App/README.md)
## Kredit
"Bina Aplikasi Web" ditulis dengan ♥️ oleh [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper).
♥️ Kuiz ditulis oleh Rohan Raj.
Dataset diambil dari [Kaggle](https://www.kaggle.com/NUFORC/ufo-sightings).
Arkitektur aplikasi web dicadangkan sebahagiannya oleh [artikel ini](https://towardsdatascience.com/how-to-easily-deploy-machine-learning-models-using-flask-b95af8fe34d4) dan [repo ini](https://github.com/abhinavsagar/machine-learning-deployment) oleh Abhinav Sagar.
**Penafian**:
Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan perkhidmatan terjemahan AI berasaskan mesin. Walaupun kami berusaha untuk ketepatan, sila ambil perhatian bahawa terjemahan automatik mungkin mengandungi kesilapan atau ketidaktepatan. Dokumen asal dalam bahasa asalnya harus dianggap sebagai sumber berwibawa. Untuk maklumat kritikal, terjemahan manusia profesional adalah disyorkan. Kami tidak bertanggungjawab atas sebarang salah faham atau salah tafsir yang timbul daripada penggunaan terjemahan ini.