# ML 모델을 사용하여 web app 만들기

커리큘럼의 이 섹션에서, ML이 적용된 주제를 소개할 예정입니다: Scikit-learn 모델을 웹 애플리케이션에서 예측할 때 사용할 수 있는 파일로 저장해봅니다. 모델을 저장하고, Flask에 있는 웹 앱에서 어덯게 사용하는 지도 배웁니다. 먼저 UFO 목격 제보에 관련된 일부 데이터로 모델을 만듭니다! 그러면, 위도와 경도 값으로 몇 초 입력해서 UFO가 보고된 나라를 예측할 수 있는 웹 앱을 만들게 됩니다.

![UFO Parking](../images/ufo.jpg)

Photo by <a href="https://unsplash.com/@mdherren?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Michael Herren</a> on <a href="https://unsplash.com/s/photos/ufo?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
  

## 강의

1. [Web App 만들기](../1-Web-App/translations/README.ko.md)

## 크레딧

"Build a Web App" was written with ♥️ by [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper). 

♥️ The quizzes were written by Rohan Raj.

데이터셋은 [Kaggle](https://www.kaggle.com/NUFORC/ufo-sightings)에서 가져왔습니다.

웹 앱 구조는 [this article](https://towardsdatascience.com/how-to-easily-deploy-machine-learning-models-using-flask-b95af8fe34d4)과 Abhinav Sagar의 [this repo](https://github.com/abhinavsagar/machine-learning-deployment)에서 부분적으로 제안되었습니다.