# Создайте веб-приложение для использования вашей модели машинного обучения

В этом разделе учебной программы вы познакомитесь с прикладной темой машинного обучения: как сохранить модель Scikit-learn в виде файла, который можно использовать для прогнозирования в веб-приложении. После сохранения модели вы узнаете, как использовать ее в веб-приложении, созданном во Flask. Сначала вы создадите модель, используя некоторые данные о наблюдениях НЛО! Затем вы создадите веб-приложение, которое позволит вам ввести количество секунд с широтой и долготой, чтобы предсказать, какая страна сообщила о видении НЛО.

! [Парковка НЛО](images/ufo.jpg)

Фото <a href="https://unsplash.com/@mdherren?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText"> Майкла Херрена </a> на <a href="https://unsplash.com/s/photos/ufo?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText"> Unsplash </a>
  

## Уроки

1. [Создайте веб-приложение](1-Web-App/README.md)

## Благодарности

«Создайте веб-приложение» было написано с помощью ♥ ️[Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper).

♥ ️ Тесты были написаны Роханом Раджем.

Набор данных взят из [Kaggle](https://www.kaggle.com/NUFORC/ufo-sightings).

Архитектура веб-приложения была частично предложена в [этой статье](https://towardsdatascience.com/how-to-easily-deploy-machine-learning-models-using-flask-b95af8fe34d4) и [этой репозитории](https://github.com/abhinavsagar/machine-learning-deployment) Абхинава Сагара.