This file contains invisible Unicode characters that may be processed differently from what appears below. If your use case is intentional and legitimate, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal hidden characters.
This file contains ambiguous Unicode characters that may be confused with others in your current locale. If your use case is intentional and legitimate, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to highlight these characters.
# 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 за НЛО! Затем вы создадите веб-приложение, которое позволит вам ввести количество секунд с широтой и долготой, чтобы предсказать, какая страна сообщила о НЛО.
Фото <ahref="https://unsplash.com/@mdherren?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Майкла Херрена</a> на <ahref="https://unsplash.com/s/photos/ufo?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
«Создайте веб-приложение» было написано с ♥ ️[Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper).
♥ ️Контрольные вопросы 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 [этом репозитории](https://github.com/abhinavsagar/machine-learning-deployment) Абхинава Сагара.
