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# Erstellen Sie eine Web-App zur Nutzung Ihres ML-Modells
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In diesem Abschnitt des Lehrplans werden Sie mit einem angewandten ML-Thema vertraut gemacht: wie Sie Ihr Scikit-learn-Modell als Datei speichern können, die innerhalb einer Webanwendung für Vorhersagen verwendet werden kann. Sobald das Modell gespeichert ist, lernen Sie, wie Sie es in einer Web-App verwenden, die mit Flask erstellt wurde. Zunächst erstellen Sie ein Modell mit Daten, die sich mit UFO-Sichtungen befassen! Anschließend entwickeln Sie eine Web-App, die es ermöglicht, eine Anzahl von Sekunden zusammen mit einem Breitengrad- und Längengradwert einzugeben, um vorherzusagen, welches Land eine UFO-Sichtung gemeldet hat.
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Foto von <a href="https://unsplash.com/@mdherren?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Michael Herren</a> auf <a href="https://unsplash.com/s/photos/ufo?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
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## Lektionen
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1. [Erstellen Sie eine Web-App](1-Web-App/README.md)
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## Credits
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"Erstellen Sie eine Web-App" wurde mit ♥️ von [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) geschrieben.
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♥️ Die Quizfragen wurden von Rohan Raj verfasst.
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Der Datensatz stammt von [Kaggle](https://www.kaggle.com/NUFORC/ufo-sightings).
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Die Web-App-Architektur wurde teilweise durch [diesen Artikel](https://towardsdatascience.com/how-to-easily-deploy-machine-learning-models-using-flask-b95af8fe34d4) und [dieses Repository](https://github.com/abhinavsagar/machine-learning-deployment) von Abhinav Sagar inspiriert.
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**Haftungsausschluss**:
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