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
Unternehmensberatung und Organisationsgestaltung (Geschäftsprozess-Engineering, auch für holistische...
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Wir machen Code. Wir sind ein Team mit Fachwissen und Erfahrung in Webservices, mobilen Anwendungen und...
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Mission, die den Arbeitsansatz definiert: Ein hochwertiges IT-Produkt erschwinglich zu machen Wir machen ein hochwertiges...
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Was wir tun? - Design, Entwicklung und Aufbau von Websites; - CRM-Implementierung; - Automatisierung und...
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Wir entwickeln Websites (Kreditvergabe, E-Commerce, Werbung usw.) Wir implementieren Software für verschiedene Geschäftsbereiche,...
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Webintegrator Solar Gruppe. Wir haben die Entwicklung und Unterstützung von Online-Unternehmen seit 2014.
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Wir sind auf die Entwicklung von Mobil- und Webanwendungen und kundenspezifische CRM-Systeme spezialisiert.
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Pixel Point Technology bietet Ihnen eine innovative, attraktive und professionelle Lösung.
Unsere Werbeagentur hilft Ihnen dabei, den richtigen Zugang zu Ihren Kunden zu finden, indem sie die...
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Ein Unternehmen aus dem Süden Russlands. Wir sind spezialisiert auf IT-Outsourcing und IT-Outstaff.
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Dowell ist ein Unternehmen mit erfahrenen Entwicklern, Designern und Managern.
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True Engineering (ehemals EastBanc Technologies Russia) ist ein Labor für technologische Innovationen.
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FARNEDO ist eine digitale Full-Service-Agentur. Seit mehreren Jahren befindet sich unser Unternehmen auf einem professionellen Niveau.....
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Das IT-Büro arbeitet seit 2016. In dieser Zeit haben wir mehr als 17 Nicht-Standard-Programme entwickelt und...
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Das beste technische Team für die Umsetzung, Verbesserung und Skalierung Ihrer Ideen.
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Wir sind ein Team von Fachleuten, die sich auf die Entwicklung von dedizierten Systemen für Unternehmen spezialisiert haben.
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GP Solutions ist ein internationales IT-Unternehmen mit 20 Jahren Erfahrung in der Reisetechnologie sowie in der Ba...
Das Unternehmen "Consult Info" ist auf dem Markt der Informationstechnologien im Kaliningrader Gebiet tätig....
Mage Outreach ist einer der besten Magento Support Unternehmen, die Magento Support & Wartung bietet ...
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Wir sind bekannt dafür, dass wir die besten Design- und Entwicklungsdienstleistungen anbieten, um hochwertige Magento...
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ONE studio ist eine digitale Agentur, die ihre Dienstleistungen in den Bereichen Webentwicklung,...
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Die GASKAR GROUP ist ein Systemintegrator und Entwickler von IT-Lösungen für die Automatisierung komplexer Prozesse in der...
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Entwicklung kundenspezifischer Software: Unser Entwicklerteam kann Ihnen bei der...
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Merkmale unserer Arbeit: Wir arbeiten qualitativ und innerhalb der vereinbarten Fristen; Freundschaftsseiten mit Produkt...
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Custom Software Development Unternehmen mit einem starken Schwerpunkt auf tiefe Technologie für die Erreichung Ihrer Str...
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Gegründet im Jahr 2010. In dieser Zeit haben wir Fachwissen in mehr als 30 verschiedenen Bereichen gesammelt.
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SRX Development ist ein internationales Softwareentwicklungsunternehmen, das nie ...
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Guten Tag, wir bieten die Dienste eines IT-Spezialisten der Firma Itz Plus an.
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Direit ist ein russisches IT-Unternehmen, ein Systemintegrator, Dienstleistungsanbieter, Entwickler und Lieferant von Appa...
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SEO Promotion und Optimierung SEO Promotion und Optimierung der Website eines Unternehmens ist das Hauptkriterium für...
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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
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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.
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Häufig gestellte Fragen
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