Machine-Learning-Unternehmen im Vergleich

ML-Teams bauen Prognosesysteme — Forecasting, Scoring, Klassifikation, Empfehlungen — und die Datenpipelines, die sie am Laufen halten. Geprüfte Anbieter vergleichen, Bewertungen lesen, Angebote anfordern.

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Beliebte Länder für Machine Learning

Französische Webagentur mit Sitz in Paris. Digitalisieren Sie Ihre Marke.

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Intersog ist ein in Chicago ansässiges Unternehmen, das sich auf die Entwicklung von Web- und Mobilsoftware spezialisiert...

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Worry Free Labs ist ein Unternehmen für Mobile User Experience Design mit Sitz in NYC.

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PROXATION ist ein kleines Team mit Sitz in München, Deutschland. Wir konzentrieren uns auf Web- und Mobile-Applikationen, vor allem...

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Metropolis Creative ist eine Kreativagentur mit Sitz in Boston, South End.

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Ecuadorianisches Unternehmen, spezialisiert auf Webdesign, Softwareentwicklung und digitales Marketing.

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Webdesigner und Frontend-Entwickler auf der Suche nach Inspirationen und den kleinen Bausteinen eines gut gestalteten...

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Push ist eine strategische und kreative Werbe-, Branding- und Digitalagentur.

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Wir bieten eine unübertroffene Expertise des 150-köpfigen Teams mit einer durchschnittlichen Projekterfahrung von 8 Jahren und...

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Qulix ist ein internationales Softwareentwicklungs-, Test- und Technologieberatungsunternehmen.

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Wir sorgen für digitale Begeisterung! Ein weltweites Team von Spezialisten für Webdesign, Entwicklung und digitales Marketing...

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Was kann man in der IT schlanker und einfacher machen? Wie können wir die tägliche Arbeit entspannter gestalten?

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Parasol Island ist eine hybride Produktionsfirma für Film, Werbung, Animation und digitale Kommunika...

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Hyperlink Infosystem, ein nach ISO 9001:2008 zertifiziertes Unternehmen, ist ein renommierter IT-Softwarelösungsp...

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Mubaloo ist das führende britische Unternehmen für die Entwicklung von Apps für Verbraucher und Unternehmen.

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Wir helfen Unternehmen und Startups dabei, sinnvolle mobile Erfahrungen mit ihren Produkten und Dienstleistungen zu schaffen ...

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VITEB ist ein globales IT-Unternehmen, das Unternehmen mit innovativen Technologielösungen unterstützt, ...

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Globo ist ein Anbieter mit globaler Präsenz in der ständig wachsenden Enterprise Mobility-Branche ...

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Wir bauen Apps. Wir sind eine Ingenieurs- und Design-Agentur, wurden 2007 gegründet und haben uns zu einem...

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Wir beantworten gerne Ihre Fragen und Wünsche. Schreiben Sie uns eine Nachricht.

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Web-Designer und Fotograf aus Essen. Ich habe in Kommunikationsdesign mit Schwerpunkt auf Web-Design...

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New Bamboo

B+Awards-Gewinner2017

Wir sind New Bamboo und wir bauen tolle Sachen, mit Ruby, Rails, JavaScript, HTML5 und anderen Web-Technologien...

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Wir sind ein talentierter Haufen kreativer Menschen und die Qualität unserer Arbeit in den letzten 5 Jahren...

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Gründerin und Strategin bei tozen.

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Convoy ist eine Designagentur, die sich auf digitale Medien konzentriert.

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Infinity Infoway ist einer der führenden Full-Stack-Web-, Mobile-App-, ERP-Entwicklungs- und Digital-Marke...

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Grafikdesigner und Webdesigner aus Düsseldorf/Deutschland

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Wir wurden 2003 gegründet und sind heute eine der führenden Full-Service-Digitalagenturen Großbritanniens mit einer wachsenden...

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IntoApps (2006) ist ein mobiler App-Anbieter für Kunden in den Niederlanden (hoofdkantoor) und Belgien...

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Visuality ist auf Produkterfolg ausgerichtet. Wir haben mehr als 100 Projekte entwickelt und skaliert, darunter...

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One Shoe ist seit 2007 ein Online-Reklame- und Kommunikationsbüro in Utrecht, das sich auf Drup...

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Kreativ. Designer. UX. Mobil. Partner bei Image Mechanics.

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Egal, ob Sie nach Design, Entwicklung, mobilen oder sogar tragbaren Lösungen suchen, wir bieten die dig...

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The short answer

1,178 Machine Learning companies are listed. 61% publish a minimum project budget; the median floor is $10k. Most work starts in the $3–10k range. Median published rate is $25/hr across 69 companies.

Best supplied: USA (182) · Indien (131) · Ukraine (59)

Recalculated 2026-10-26 from live profiles.

What it costs, by country

Each cell counts companies whose published minimum project budget falls in that band. Only countries with at least 5 listed companies appear.

Countryunder $3k$3–10k$10–20k$20–30k$30k+Median rate
Deutschland31—2—51—
USA182Widest choice428231655$35/hr
Indien131122131319$18/hr
Ukraine59—145104—
Vereinigtes Königreich30—4449—
Niederlande28—44410—
Polen27—4456—
Kanada91———3—
Armenien9—32———
Australien811—3——
Rumänien7—21———
Israel5—2————
How this table is built
  • Figures are minimum project budgets companies publish on their own profiles — the floor below which they decline work, not the price of a finished project.
  • USD only. Companies quote in six currencies and averaging across them produces a number nobody charges.
  • Budgets outside $300–$2,000,000 and rates outside $5–$500/hr are dropped as data-entry errors.
  • A country needs 5 listed companies for a row, and 5 published rates before a median rate is shown.

What will your budget reach?

Move the slider. Every figure below is a count of companies whose published minimum project budget sits at or under that amount.

$10k
$1k$250k

240 of 719 companies (33%) take projects at this size.

Where the entry thresholds sit

under $3k
21
$3–10k
219
$10–20k
163
$20–30k
137
$30k+
179

Goes furthest in USA — 32 companies

This says who will engage, not what your scope should cost. A budget that reaches most of the market still buys very different things depending on what you are building.

Who is focused, and who has proved it

Horizontal: how concentrated a company is on Machine Learning. Vertical: how much checkable evidence stands behind it. 60 of 1178 companies are plotted — the rest have fewer than 2 evidence signals, so placing them would be guesswork.

LeadersEstablished generalistsSpecialistsEmergingFocus on Machine Learning →Proven delivery →Double — 4 reviews, 13 projects, DR 23, 1.2 yrs listedSiberian.pro — 0 reviews, 18 projects, DR 17, 1.2 yrs listedAtwinta — 0 reviews, 105 projects, 1.2 yrs listedSimbirSoft — 26 reviews, 30 projects, DR 22, 1.2 yrs listedBureauBureau — 1 reviews, 12 projects, DR 52, 1.2 yrs listedBig Drop Inc — 1 reviews, 2 projects, DR 66, 1.2 yrs listedBig Drop IncFusion Tech — 4 reviews, 36 projects, DR 28, 1.2 yrs listedFueled — 0 reviews, 3 projects, DR 70, 1.2 yrs listedFueledThe Digital Embassy — 0 reviews, 3 projects, DR 64, 1.2 yrs listedThe Digital EmbassyVergani&Gasco — 0 reviews, 3 projects, DR 64, 1.2 yrs listedVergani&GascoIntellectsoft — 0 reviews, 3 projects, DR 67, 1.2 yrs listedIntellectsoftmoodley — 0 reviews, 3 projects, DR 68, 1.2 yrs listedmoodleyCodestetic — 3 reviews, 2 projects, DR 32, 1.2 yrs listedDELUCKS — 0 reviews, 2 projects, DR 63, 1.2 yrs listedArticul — 1 reviews, 0 projects, DR 55, 1.2 yrs listedndave — 0 reviews, 1 projects, DR 66, 1.2 yrs listedDMI (Digital Management, Inc.) — 0 reviews, 1 projects, DR 68, 1.2 yrs listedLOOP — 0 reviews, 2 projects, DR 61, 1.2 yrs listedApadmi — 0 reviews, 2 projects, DR 63, 1.2 yrs listedIflexion — 0 reviews, 2 projects, DR 63, 1.2 yrs listedBASICS09 — 0 reviews, 2 projects, DR 60, 1.2 yrs listedLounge Lizard — 0 reviews, 2 projects, DR 61, 1.2 yrs listediOnline — 0 reviews, 0 projects, DR 65, 1.2 yrs listedOpenXcell — 0 reviews, 3 projects, DR 56, 1.2 yrs listedE-sites — 0 reviews, 1 projects, DR 61, 1.2 yrs listedpooliestudios — 0 reviews, 1 projects, DR 60, 1.2 yrs listedNewism — 0 reviews, 2 projects, DR 57, 1.2 yrs listedY Media Labs — 0 reviews, 2 projects, DR 59, 1.2 yrs listedSFCD — 0 reviews, 2 projects, DR 55, 1.2 yrs listedroyalkomm — 0 reviews, 2 projects, DR 54, 1.2 yrs listedIQ Dev — 0 reviews, 11 projects, DR 22, 1.2 yrs listedAnadea — 1 reviews, 8 projects, DR 38, 1.2 yrs listedDefa — 0 reviews, 6 projects, DR 50, 1.2 yrs listedUZIK — 0 reviews, 2 projects, DR 60, 1.2 yrs listedINTERSOG — 0 reviews, 3 projects, DR 52, 1.2 yrs listedworry free labs — 0 reviews, 1 projects, DR 58, 1.2 yrs listedProxation GmbH — 0 reviews, 1 projects, DR 55, 1.2 yrs listedMetropolis Creative — 0 reviews, 3 projects, DR 49, 1.2 yrs listedACCROACHCODE — 0 reviews, 2 projects, DR 52, 1.2 yrs listedfimbim — 0 reviews, 2 projects, DR 50, 1.2 yrs listedPush. — 0 reviews, 4 projects, DR 41, 1.2 yrs listedSofteq Development — 0 reviews, 2 projects, DR 50, 1.2 yrs listedQulix Systems — 0 reviews, 2 projects, DR 51, 1.2 yrs listedNewedge — 0 reviews, 0 projects, DR 58, 1.2 yrs listedNetbasics — 0 reviews, 2 projects, DR 49, 1.2 yrs listedParasol Island — 0 reviews, 2 projects, DR 53, 1.2 yrs listedHyperlink InfoSystem — 0 reviews, 3 projects, DR 70, 1.2 yrs listedMubaloo — 0 reviews, 3 projects, DR 49, 1.2 yrs listedStanfy — 0 reviews, 3 projects, DR 47, 1.2 yrs listedVITEB — 0 reviews, 3 projects, DR 46, 1.2 yrs listedGlobo — 0 reviews, 0 projects, DR 54, 1.2 yrs listedkoombea — 0 reviews, 2 projects, DR 46, 1.2 yrs listedNFM — 0 reviews, 2 projects, DR 45, 1.2 yrs listedOliver Brux — 0 reviews, 2 projects, DR 49, 1.2 yrs listedNew Bamboo — 0 reviews, 2 projects, DR 48, 1.2 yrs listedImpressionDP — 0 reviews, 3 projects, DR 42, 1.2 yrs listedGaj Somasundaram — 0 reviews, 1 projects, DR 47, 1.2 yrs listedconvoy — 0 reviews, 1 projects, DR 49, 1.2 yrs listedInfinity Infoway Pvt Ltd — 0 reviews, 1 projects, DR 70, 1.2 yrs listedxyzettgraphix. — 0 reviews, 0 projects, DR 47, 1.2 yrs listed
How a company is placed
  • Focus is the inverse of how many categories a company claims, blended with the share of its portfolio tagged with this one. A firm listing three technologies is concentrated; a firm listing forty also appears here.
  • Proven delivery adds published reviews (to 20), portfolio projects (to 25), Ahrefs Domain Rating (to 60) and years listed (to 10). Each is capped so no single signal carries a company to the top.
  • Positions are relative to the other companies on this page: the median company sits at the centre of each axis, so a quadrant boundary means "ahead of half the companies listed here". Raw scores are in each bubble's tooltip.
  • Deliberately excluded: the star rating, which sits in too narrow a band to separate anyone; the editorial rank, which is a hand-assigned sort weight; and paid verification, which does not move anything on this chart.
Leaders:
Concentrated on this work and with the record to show for it.
Specialists:
This is most of what they do, but the public evidence is still thin.
Established generalists:
A substantial track record, spread across many categories.
Emerging:
Building both focus and evidence.

Kundenbewertungen über Machine Learning

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GK co | USA
Meg C, Co- Founder

The new email flows felt elevated, aligned with our brand identity, and created a more seamless experience for customers after subscribing and making a purchase. Communication throughout the project was organized and collaborative, and the final result added a much stronger retention layer to our ecommerce experience.

Branding Guru

Narm

JanBask Digital Design

North Valley Healthcare Services | Dallas, Texas, USA
Michael Carter, Digital Marketing Manager

We had a positive experience working with JanBask Digital Design for our website redesign and digital marketing needs. Their team was professional, responsive, and easy to communicate with throughout the project. They created a modern, mobile-friendly website that improved our online presence and user experience. We also appreciated their support with SEO and website optimization, which helped increase visibility and engagement. The project was completed on time, and the team was always open to feedback and revisions. Overall, JanBask Digital Design delivered quality work and reliable support, and we were satisfied with the collaboration.

Wo Machine Learning am meisten bringt

Die Aufmerksamkeit liegt bei generativer KI, doch klassisches überwachtes Lernen bleibt in den meisten Branchen die rentabelste Kategorie: enge Aufgaben, eindeutige Metriken, günstige Modelle im Betrieb. Wenn sich die Zielgröße in einem Satz beschreiben lässt und zwei Jahre gelabelte Historie vorliegen, ist Machine Learning meist das richtige Werkzeug.

  • Prognose. Bedarf, Bestand, Liquidität und Personalplanung — bis auf SKU- oder Standortebene.
  • Scoring und Risiko. Kredit, Betrug, Abwanderung und Leadqualität, mit der Erklärbarkeit, die Aufsicht und Revision verlangen.
  • Empfehlung und Ranking. Produktfeeds, Suchrelevanz, Matching und dynamische Preisbildung.
  • Vorausschauende Wartung. Sensor- und Telemetriemodelle, die Ausfälle melden, bevor eine Linie steht.
  • MLOps. Feature Stores, Trainingspipelines, Drift-Monitoring und Retraining — davon hängt ab, ob ein Modell sein erstes Jahr übersteht.

Wie Sie einen ML-Partner bewerten

  • Fragen Sie nach der Baseline. Wer nicht sagen kann, um wie viel das Modell eine einfache Heuristik schlägt, hat das Wesentliche nicht gemessen.
  • Fragen Sie nach der Lücke zwischen Offline- und Online-Metrik: Wie hat sich Validierungsgenauigkeit in einem früheren Projekt in Geschäftszahlen übersetzt?
  • Prüfen Sie das Monitoring: Drift-Erkennung, Retraining-Trigger und das Verhalten, wenn Eingangsdaten still ihre Form ändern.
  • Klären Sie die Datenlage früh. ML-Zeitpläne reißen meist beim Zugang, beim Labeln und bei der Qualität, nicht beim Modellieren.
  • Nehmen Sie das Deployment von Tag eins in den Umfang — Batch, Echtzeit oder Edge bestimmt die gesamte Architektur.

Häufig gestellte Fragen

Wie viele Daten brauchen wir?
Für tabellarische Klassifikation und Prognose sind einige tausend gelabelte Beispiele je Klasse ein brauchbarer Start; bei Zeitreihen zählen zwei vollständige saisonale Zyklen mehr als reines Volumen. Das Fine-Tuning eines vortrainierten Modells für Bild oder Text funktioniert oft mit einigen hundert gut gelabelten Beispielen.
Was kostet ein ML-Projekt?
Eine Machbarkeitsstudie mit Offline-Modell liegt typischerweise bei 10.000–35.000 $. Ein produktives System mit Pipelines, Monitoring und Retraining kostet meist 60.000–250.000 $, zuzüglich rund 20 % pro Jahr, um die Genauigkeit bei Datendrift zu halten.
Wie lange bis zum Produktivbetrieb?
Drei bis fünf Monate sind üblich: vier bis sechs Wochen für Datenzugang und Aufbereitung, drei bis vier Wochen Modellierung, der Rest für Integration, Monitoring und die Abnahme, die das Fachbereich braucht, bevor er den Ergebnissen traut.
Machine Learning oder LLM?
Wenn die Ausgabe eine Zahl, eine Klasse oder ein Ranking ist und historische Labels vorliegen, ist klassisches ML günstiger, schneller und genauer. Ein LLM lohnt sich, wenn die Eingabe unstrukturierte Sprache oder Bilder sind und explizite Regeln oder Labels unpraktikabel wären.

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