# ML 모델을 활용한 웹 앱 만들기 이 커리큘럼 섹션에서는 Scikit-learn 모델을 파일로 저장하여 웹 애플리케이션 내에서 예측에 사용할 수 있는 방법을 배우는 실용적인 머신러닝 주제를 소개합니다. 모델을 저장한 후에는 Flask로 구축된 웹 앱에서 이를 사용하는 방법을 배우게 됩니다. 먼저 UFO 목격 데이터를 사용하여 모델을 생성합니다! 그런 다음, 특정 시간(초)과 위도 및 경도 값을 입력하여 어느 국가에서 UFO를 목격했는지 예측할 수 있는 웹 앱을 구축합니다.  사진 제공: Michael Herren on Unsplash ## 강의 목록 1. [웹 앱 만들기](1-Web-App/README.md) ## 크레딧 "웹 앱 만들기"는 [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)가 ♥️를 담아 작성했습니다. ♥️ 퀴즈는 Rohan Raj가 작성했습니다. 데이터셋은 [Kaggle](https://www.kaggle.com/NUFORC/ufo-sightings)에서 제공되었습니다. 웹 앱 아키텍처는 [이 기사](https://towardsdatascience.com/how-to-easily-deploy-machine-learning-models-using-flask-b95af8fe34d4)와 [이 저장소](https://github.com/abhinavsagar/machine-learning-deployment)에서 Abhinav Sagar가 제안한 내용을 일부 참고했습니다. --- **면책 조항**: 이 문서는 AI 번역 서비스 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있으나, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원본 문서의 원어 버전이 권위 있는 출처로 간주되어야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 책임을 지지 않습니다.