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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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"original_hash": "9836ff53cfef716ddfd70e06c5f43436",
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# Crie uma aplicação web para usar o seu modelo de ML
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Nesta secção do currículo, será introduzido a um tópico aplicado de ML: como guardar o seu modelo Scikit-learn como um ficheiro que pode ser utilizado para fazer previsões dentro de uma aplicação web. Depois de guardar o modelo, aprenderá como utilizá-lo numa aplicação web construída em Flask. Primeiro, irá criar um modelo utilizando alguns dados relacionados com avistamentos de OVNIs! Em seguida, irá construir uma aplicação web que permitirá introduzir um número de segundos juntamente com valores de latitude e longitude para prever qual país relatou ter visto um OVNI.
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Foto por <a href="https://unsplash.com/@mdherren?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Michael Herren</a> em <a href="https://unsplash.com/s/photos/ufo?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
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## Lições
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1. [Crie uma Aplicação Web](1-Web-App/README.md)
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## Créditos
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"Crie uma Aplicação Web" foi escrito com ♥️ por [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper).
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♥️ Os questionários foram escritos por Rohan Raj.
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O conjunto de dados foi obtido de [Kaggle](https://www.kaggle.com/NUFORC/ufo-sightings).
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A arquitetura da aplicação web foi sugerida em parte por [este artigo](https://towardsdatascience.com/how-to-easily-deploy-machine-learning-models-using-flask-b95af8fe34d4) e [este repositório](https://github.com/abhinavsagar/machine-learning-deployment) de Abhinav Sagar.
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**Aviso Legal**:
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