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.
Beliebte Länder für Machine Learning
SPACECODE Agentur bietet eine breite Palette von Dienstleistungen im Bereich der digitalen. Wir beschäftigen uns mit der Entwicklung von Websites...
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AppBakerZ ist ein führendes Entwicklungsunternehmen. Wir werden direkt weiterarbeiten. Unser Unternehmensvertreter wird...
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Essential Designs ist ein Team von Entwicklern kundenspezifischer Anwendungen in Vancouver, Calgary und Toronto.
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Experten für die Entwicklung kundenspezifischer Software. Unsere Kunden sind Teilnehmer der Top-100-Bewertung der russischen...
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Unser Hauptziel ist es, Ihren Produkten zum Erfolg zu verhelfen und Ihr Geschäft zu automatisieren.
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Wir sind ein Team von Experten für Produktanalytik, Marketing, Design und Entwicklung digitaler Projekte
- Min. Projekt
- $20k+
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RNDSOFT wurde im Jahr 2014 gegründet. Fertige Lösungen: ● Integration mit staatlichen Systemen: SMEV, ESIA, E...
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Wir sind ein Team von Spezialisten, die bereit sind, Aufträge jeglicher Komplexität in kurzer Zeit zu erfüllen.
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- $3k+
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Arsis ist seit 1993 auf dem Markt und verfügt über umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von...
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Webhouse ist ein 2011 gegründetes Unternehmen für Unternehmenssoftware und Marketinglösungen...
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Mifort Solutions ist ein dynamisches IT-Unternehmen, das Produktentwicklung und auch Outsourcing von W...
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Wir sind seit 1997 im Geschäft und haben in den 20 Jahren unseres Bestehens über 1.000 Projekte abgeschlossen!
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Tallinn · Seit 2021 · 11-50 Mitarbeiter
Your One-Stop Software Development & Team Extension Hub
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- Stundensatz
- $25–$65/Std.
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Seit 2000 · 500+ Mitarbeiter
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SkySoft wächst seit 2016 rasant und beschäftigt mittlerweile über 140 Experten...
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"KC-Consulting Soft entwickelt maßgeschneiderte Software und Anwendungen für Unternehmen...
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Unsere ersten Websites haben wir 2008 erstellt. Heute ist das Zakharov Bureau ein One-Stop-Shop für Unternehmen in der Oblast....
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FOGIN befasst sich mit der Entwicklung, dem Design und der Implementierung von Softwarelösungen für Unternehmen.
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Weboptech wurde 2014 gegründet und hat sich zum Ziel gesetzt, hochwertige digitale Marketinglösungen für KMUs anzubieten ...
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Goala ist Ihr Schlüssel zum Erfolg auf dem Markt. Wir sind bereit, Ihrem Unternehmen zu Erfolg und Wachstum zu verhelfen!
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SIAM Consulting LLC prüft IT-Systeme, agiert als Prozessbegleiter und...
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Unsere Werbeagentur in Warschau hat als Hauptziel, die maximale Wirkung zu erzielen...
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Unsere Kompetenzen im Internet-Marketing: Entwicklung, SEO, Support, E-Commerce, CPC, CPM Werbung,...
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Eine Full-Service-Werbe- und Marketing-Agentur mit einzigartigem Know-how in der...
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TriA
CDienstleistungen Entwicklung von funktionalen und benutzerfreundlichen Geschäftsanwendungen Lösung für Produktionsunternehmen R...
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Wir sind ein neues Zeitalter führenden Ios, Android Application & Web Development Company mit dem Hauptmotiv...
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Das Unternehmen ist stolz darauf, in seinem Portfolio solche Kunden zu haben wie: Gazprombank, VTB, Radisson Blue, RN...
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Statix Pro ist ein Team von Entwicklern von Unternehmenssoftware.
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Die Internet-Agentur Inside.ru (Firma "Inside") - der führende russische Entwickler von Lösungen im Bereich der ...
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Unser Web-Studio bietet Dienstleistungen in der Entwicklung von Online-Shops, Verleih, Corporate S...
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Panteon WS ist ein Full-Service-Unternehmen für die Vertretung von Internet- und Informationsunternehmen....
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Before you shortlist anyone
All calculatorsThe 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 2026-10-29 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.
| Country | under $3k | $3–10k | $10–20k | $20–30k | $30k+ | Median rate |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Deutschland31 | — | 2 | — | 5 | 1 | — |
| USA182Widest choice | 4 | 28 | 23 | 16 | 55 | $35/hr |
| Indien131 | 1 | 22 | 13 | 13 | 19 | $18/hr |
| Ukraine59 | — | 14 | 5 | 10 | 4 | — |
| Vereinigtes Königreich30 | — | 4 | 4 | 4 | 9 | — |
| Niederlande28 | — | 4 | 4 | 4 | 10 | — |
| Polen27 | — | 4 | 4 | 5 | 6 | — |
| Kanada9 | 1 | — | — | — | 3 | — |
| Armenien9 | — | 3 | 2 | — | — | — |
| Australien8 | 1 | 1 | — | 3 | — | — |
| Rumänien7 | — | 2 | 1 | — | — | — |
| 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.
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.
- Big Drop IncLeaders
- FueledLeaders
- The Digital EmbassyLeaders
- Vergani&GascoLeaders
- IntellectsoftLeaders
- moodleyLeaders
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
ENCYPHERS
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.
WebClues Infotech
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WeTarget
Real professionals! Absolutely recommend WeTarget Agency.
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.
Portfolio-Projekte
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Häufig gestellte Fragen
Wie viele Daten brauchen wir?
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Machine Learning oder LLM?
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