机器学习最佳Coding Blocks替代方案

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机器学习是一个快速发展的学科，需要编程、数据分析和数学能力。许多人认为Coding Blocks应用程序是学习机器学习和其他计算机语言的好方法，但并非所有人都同意。这里讨论了编码ML应用程序的推荐实践。

Coursera

Coursera是知名度最高的在线公开课 (MOOC) 之一，因为它提供来自世界顶尖大学的内容。它提供各种由行业专业人士教授的机器学习课程，可以在线学习。Coursera为学生提供免费和付费课程，允许他们以自己的速度学习。

Tutorials Point

Tutorialspoint 提供高质量的机器学习视频课程，提供解释、示例和演示。它的视频课程可以提供不同的学习体验，并补充你对机器学习概念的理解。

Udacity

在另一个知名的在线大学Udacity上也可以找到机器学习课程。所有课程讲师都是公认的权威人士，无论他们是否获得报酬。

Udacity提供各种机器学习证书项目，这对于那些寻求在该领域提升职业发展的人来说可能很有用。

edX

世界顶尖大学和学院现在在edX上提供免费课程。他们为机器学习领域的初学者和专家提供教育。edX上的一些课程需要付费许可证，但绝大多数课程可以免费学习。

DataCamp

DataCamp是一个开放的、在线的、免费的数据科学大学，学生可以在那里学习机器学习等主题。该领域的专家提供有趣、互动的课程，帮助学生以多种方式成长。

DataCamp为其客户提供不同的免费和付费教育选项，最终可能导致他们获得所选领域的认证。

Fast.ai

Fast.ai是一个电子学习平台，用户可以在其中学习机器学习课程。他们的教育方法与竞争对手不同，因为他们强调理论和实践应用。访问Fast.ai的客户可以选择几种可用的许可证以及免费和付费培训选项。

斯坦福大学

斯坦福大学的机器学习课程在线提供，面向所有经验水平的学生。课程内容具有挑战性，讲师都是各自领域的专业人士。斯坦福大学提供各种各样的付费和非付费在线课程和学位。

Kaggle

Kaggle是一个流行的平台，用于进行机器学习实验和竞赛。他们提供各种数据集和挑战，以帮助你磨练你的机器学习技能。Kaggle还提供各种课程和教程，以教你新的技能和技巧。

机器学习

如何教机器做某事精通是一个电子学习平台，为用户提供各种机器学习包和课程。

他们的研讨会强调为学生提供成为成功的机器学习专业人士所需的实践经验和理论基础。机器学习精通提供免费和付费课程。

谷歌人工智能

如果你有兴趣了解更多关于机器学习的信息，谷歌人工智能是网上学习的好去处。初学者和经验丰富的专业人士都可以从教学中受益。

他们关注机器学习的实际应用。通过谷歌人工智能可以获得多种免费和付费许可计划和研讨会。

LinkedIn学习

LinkedIn学习上提供多种机器学习课程和教程。那里的所有教授都是各自领域的公认权威人士，他们都认真考虑他们在课堂上讲授的材料的实际应用。LinkedIn学习提供多种专业认证选项，包括免费和付费课程。

微软学习

微软的在线学习中心Microsoft Learn的用户可以访问ML课程和工具。初学者和经验丰富的专业人士都可以从教学中受益。

他们关注机器学习的实际应用。Microsoft Learn提供各种付费和免费培训选择。

IBM Watson平台

IBM Watson平台的用户可以访问各种机器学习资源。他们提供活动和课程，以帮助你磨练你的机器学习技能并充分利用他们的产品。IBM Watson灵活的许可选项可能是你职业发展的关键。

麻省理工学院开放课程

开放课程软件 (OCW) 项目由麻省理工学院 (MIT) 创建，被广泛认为是世界顶尖大学之一。课程内容具有挑战性，讲师都是各自领域的专业人士。

有多种方法可以使用麻省理工学院开放课程获得认证，你可以免费或付费参加那里的课程。

PyTorch

开源机器学习程序PyTorch旨在兼具适应性和直观性。他们通过研讨会和课程提供培训，以帮助你充分利用他们的产品并磨练你的机器学习技能。

开源机器学习程序PyTorch旨在兼具适应性和直观性。他们通过研讨会和课程提供培训，以帮助你充分利用他们的产品并磨练你的机器学习技能。

TensorFlow

TensorFlow通过研讨会和课程提供培训，以帮助你充分利用他们的产品并磨练你的机器学习技能。

这些应该有助于他们最大限度地利用他们的成果。TensorFlow用户可以使用多种专业发展课程。

结论

Coding Blocks是掌握机器学习基础知识的众多选择之一。由于每种媒介都有优点和缺点，因此你应该选择最符合你的需求和首选学习风格的媒介。

最重要的是，无论你使用免费工具还是付费工具来实现目标，你都要致力于你的学习目标并继续应用你学到的知识。这应该是你关注的主要焦点。

如果你准备投入时间和精力并寻找合适的工具，你就可以学习如何有效地应用机器学习。