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ML-For-Beginners/3-Web-App/translations/README.pt.md

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# Crie um aplicativo Web para usar seu modelo ML
Nesta seção do currículo, você será apresentado a um tópico ML aplicado: como salvar seu modelo Scikit-learn como um arquivo que pode ser usado para fazer previsões em uma aplicação Web. Uma vez que o modelo é salvo, você vai aprender como usá-lo em um aplicativo web construído em Flask. Você vai primeiro criar um modelo usando alguns dados que são tudo sobre avistamentos de UFO! Em seguida, você criará um aplicativo Web que permitirá inserir um número de segundos com uma latitude e um valor de longitude para prever qual país relatou ter visto um UFO.
![Estacionamento UFO](../images/ufo.jpg)
Foto de <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>
## Lições
1. [Crie um aplicativo Web](1-Web-App/README.md)
## Créditos
"Build a Web App" foi escrito com ♥️ por[Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper).
♥️ Os testes foram escritos por Rohan Raj.
O conjunto de dados provém de [Kaggle](https://www.kaggle.com/NUFORC/ufo-sightings).
A arquitetura do aplicativo Web foi sugerida em parte por [este artigo](https://towardsdatascience.com/how-to-easy-deploy-machine-learning-models-using-flask-b95af8fe34d4) e [este repositório](https://github.com/abhinavsagar/machine-learning-deployment) by Abhinav Sagar.