# Створення веб-додатку для використання вашої ML-моделі У цьому розділі навчальної програми ви познайомитеся з прикладною темою машинного навчання: як зберегти вашу модель Scikit-learn у файл, який можна використовувати для прогнозування у веб-додатку. Після того, як модель буде збережена, ви дізнаєтеся, як використовувати її у веб-додатку, створеному на Flask. Спочатку ви створите модель, використовуючи дані про спостереження НЛО! Потім ви створите веб-додаток, який дозволить вводити кількість секунд разом із значеннями широти та довготи, щоб передбачити, яка країна повідомила про спостереження НЛО.  Фото Майкла Херрена на Unsplash ## Уроки 1. [Створення веб-додатку](1-Web-App/README.md) ## Авторство "Створення веб-додатку" написано з ♥️ [Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper). ♥️ Тести були написані Роханом Раджем. Дані взяті з [Kaggle](https://www.kaggle.com/NUFORC/ufo-sightings). Архітектура веб-додатку частково запропонована у [цій статті](https://towardsdatascience.com/how-to-easily-deploy-machine-learning-models-using-flask-b95af8fe34d4) та [цьому репозиторії](https://github.com/abhinavsagar/machine-learning-deployment) Абхінава Сагара. --- **Відмова від відповідальності**: Цей документ було перекладено за допомогою сервісу автоматичного перекладу [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хоча ми прагнемо до точності, звертаємо вашу увагу, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ мовою оригіналу слід вважати авторитетним джерелом. Для критично важливої інформації рекомендується звертатися до професійного людського перекладу. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу.