学习任何东西的最好方法是练习它。许多理论和教程都可以学习机器学习。但是，除非一个人真正接受一些实践培训来学习如何实际解决问题，否则不能获得真正的提升。在本文中，我们列出了五个在线平台，机器学习爱好者可以在其中练习机器学习相关问题。

一、 MachineHack

MachineHack是Analytics India Magazine为学习者们提供的在线平台，人们可以在其中测试和练习他们的机器学习技能。在这个平台上，初学者可以学习和练习如何在网站提供的数据集上部署流行的机器学习算法，如线性回归、多元线性回归、支持向量回归、极端梯度提升分类、朴素贝叶斯、K 最近邻和其他此类算法。这个平台最方便的地方是，一个人可以随心所欲地练习多次，而且练习课程没有限制。

二、 CloudXLab

CloudXLab是一个在线云平台，提供在线视频课程，自动评估测试，BootML（基于UI的机器学习模型代码生成器）以及Jupyter环境的24小时实验室访问。在这个平台上，可以学习付费在线课程，例如Hadoop和Spark大数据，机器学习专业化，用于数据科学的Python，深度学习等等。还有关于Linux基础知识的免费教程，Python简介，机器学习的NumPy等等。

三、 Google Colab

Google Colab是一个建立在Jupyter Notebook环境上的平台，完全在Google Cloud Platform（GCP）上运行。该平台免费提供GPU，并支持Python 2和3版本。在Colab的帮助下，人们不仅可以提高机器学习编码技能，还可以学习开发深度学习应用程序，使用流行的深度学习库，例如Keras，TensorFlow，OpenCV等。使用 Colab，可以编写和执行代码，保存和共享分析，以及访问强大的计算资源，所有这些都可以通过浏览器免费完成。


四、Kaggle

Kaggle是Google的Jupyter Notebooks环境，该平台与Google Colab非常相似，因为这两个平台都提供免费的GPU，以及大量已发布的数据和代码。该平台拥有超过 19，000 个公共数据集和 200，000 个公开笔记，是实践数据科学计算问题的最佳场所之一。该云计算环境支持 Python 3 和 R，并支持可重现的协作分析，人们可以在其中无缝地探索和运行机器学习代码。

五、 OpenML

OpenML 是一个开放、协作和自动化的机器学习环境，其中包括几个特定功能，例如查找或添加数据以进行分析、下载或创建计算任务、查找或添加数据分析流等等。这个用于机器学习的开放科学平台是一个跨平台的编程环境，用于共享和组织数据、机器学习算法和实验。

它旨在创建一个无摩擦的网络生态系统，人们可以轻松地集成到现有的代码或环境中。它为学生、科学家和从业者提供了一个有用的学习和工作环境。OpenML 是探索和重用特定分析问题的最佳解决方案以及与科学界互动的完美环境之一。