You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
ML-For-Beginners/translations/et/3-Web-App
localizeflow[bot] ffece20004
chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/6, 1000 changes)
3 weeks ago
..
1-Web-App 🌐 Update translations via Co-op Translator 4 months ago
README.md chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/6, 1000 changes) 3 weeks ago

README.md

Ehita veebirakendus oma ML-mudeli kasutamiseks

Selles õppekava osas tutvustatakse teile rakenduslikku masinõppe teemat: kuidas salvestada oma Scikit-learn mudel failina, mida saab kasutada ennustuste tegemiseks veebirakenduses. Kui mudel on salvestatud, õpite, kuidas seda kasutada Flaskis ehitatud veebirakenduses. Kõigepealt loote mudeli, kasutades andmeid, mis käsitlevad UFO-vaatlusi! Seejärel ehitate veebirakenduse, mis võimaldab sisestada sekundite arvu koos laius- ja pikkuskraadi väärtustega, et ennustada, milline riik teatas UFO nägemisest.

UFO Parkimine

Foto autor Michael Herren lehel Unsplash

Õppetunnid

  1. Ehita veebirakendus

Autorid

"Ehita veebirakendus" on kirjutatud ♥️ poolt Jen Looper.

♥️ Viktoriinid on koostanud Rohan Raj.

Andmestik pärineb Kaggle.

Veebirakenduse arhitektuuri soovitati osaliselt selles artiklis ja selles repos autor Abhinav Sagar.


Lahtiütlus:
See dokument on tõlgitud AI tõlketeenuse Co-op Translator abil. Kuigi püüame tagada täpsust, palume arvestada, et automaatsed tõlked võivad sisaldada vigu või ebatäpsusi. Algne dokument selle algses keeles tuleks pidada autoriteetseks allikaks. Olulise teabe puhul soovitame kasutada professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta selle tõlke kasutamisest tulenevate arusaamatuste või valesti tõlgenduste eest.