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# 機械学習モデルを使うためにWebアプリを構築する
カリキュラムのこの部分では、機械学習の応用的な話題を学びます。 Webアプリで予測を行うために使用するファイルとして Scikit-learn のモデルを保存する方法です。モデルを保存した後に、Flaskを使って構築したWebアプリでそのモデルを使う方法を学びます。まずはUFOの目撃情報に関するデータでモデルを作ります。次に、UFOの目撃報告があった国を予測するために、緯度・経度・秒数を入力できるWebアプリを構築します。
< a href = "https://unsplash.com/@mdherren?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText" > Michael Herren</ a > によって < a href = "https://unsplash.com/s/photos/ufo?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText" > Unsplash</ a > に投稿された写真
## 講義
1. [Webアプリを構築する ](../1-Web-App/translations/README.ja.md )
## クレジット
「Webアプリを構築する」️ Jen Looper ](https://twitter.com/jenlooper ) によって執筆されました。
小テストは Rohan Raj によって執筆されました。
データセットは [Kaggle ](https://www.kaggle.com/NUFORC/ufo-sightings ) のものを元にしています。
Webアプリのアーキテクチャは、Abhinav Sagar による [この記事 ](https://towardsdatascience.com/how-to-easily-deploy-machine-learning-models-using-flask-b95af8fe34d4 ) と [このリポジトリ ](https://github.com/abhinavsagar/machine-learning-deployment ) を一部参考にしています。
