# ML modelinizi kullanmak için bir web uygulaması oluşturun
Bu müfredat bölümünde, uygulamalı bir ML konusuyla tanışacaksınız: Scikit-learn modelinizi bir web uygulamasında tahminler yapmak için kullanılabilecek bir dosya olarak nasıl kaydedeceğinizi öğreneceksiniz. Model kaydedildikten sonra, Flask ile oluşturulmuş bir web uygulamasında nasıl kullanılacağını öğreneceksiniz. İlk olarak, UFO gözlemleri hakkında bazı veriler kullanarak bir model oluşturacaksınız! Daha sonra, belirli bir süre, enlem ve boylam değeri girerek hangi ülkenin bir UFO gördüğünü bildirdiğini tahmin etmenizi sağlayacak bir web uygulaması oluşturacaksınız.
Fotoğraf: Michael Herren tarafından Unsplash
## Dersler
1. [Bir Web Uygulaması Oluşturun](1-Web-App/README.md)
## Katkıda Bulunanlar
"Bir Web Uygulaması Oluşturun" ♥️ ile [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) tarafından yazılmıştır.
♥️ Quizler Rohan Raj tarafından yazılmıştır.
Veri seti [Kaggle](https://www.kaggle.com/NUFORC/ufo-sightings) kaynağından alınmıştır.
Web uygulaması mimarisi kısmen [bu makale](https://towardsdatascience.com/how-to-easily-deploy-machine-learning-models-using-flask-b95af8fe34d4) ve Abhinav Sagar tarafından [bu repo](https://github.com/abhinavsagar/machine-learning-deployment) tarafından önerilmiştir.
**Feragatname**:
Bu belge, makine tabanlı yapay zeka çeviri hizmetleri kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluğu sağlamak için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlıklar içerebileceğini lütfen unutmayın. Orijinal belgenin kendi dilindeki hali yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımından doğabilecek yanlış anlaşılmalar veya yanlış yorumlamalardan sorumlu değiliz.