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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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# 建立一個網頁應用程式來使用你的機器學習模型
在這部分課程中，你將學習一個應用機器學習的主題：如何將你的 Scikit-learn 模型保存為一個檔案，並在網頁應用程式中使用它進行預測。當模型保存好後，你將學習如何在使用 Flask 建立的網頁應用程式中使用它。首先，你會使用一些關於 UFO 目擊事件的數據來建立模型！接著，你會建立一個網頁應用程式，讓你輸入秒數、緯度和經度值，來預測哪個國家報告了看到 UFO。
照片由 < a href = "https://unsplash.com/@mdherren?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText" > Michael Herren</ a > 提供，來自 < a href = "https://unsplash.com/s/photos/ufo?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText" > Unsplash</ a >
## 課程
1. [建立網頁應用程式 ](1-Web-App/README.md )
## 致謝
"建立網頁應用程式" 由 [Jen Looper ](https://twitter.com/jenlooper ) 用 ♥️ 撰寫。
♥️ 測驗由 Rohan Raj 撰寫。
數據集來源於 [Kaggle ](https://www.kaggle.com/NUFORC/ufo-sightings )。
網頁應用程式架構部分參考了 [這篇文章 ](https://towardsdatascience.com/how-to-easily-deploy-machine-learning-models-using-flask-b95af8fe34d4 ) 和 [這個倉庫 ](https://github.com/abhinavsagar/machine-learning-deployment )，由 Abhinav Sagar 提供。
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本文件已使用人工智能翻譯服務 [Co-op Translator ](https://github.com/Azure/co-op-translator ) 進行翻譯。儘管我們致力於提供準確的翻譯，請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始語言的文件應被視為權威來源。對於重要資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋概不負責。
