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
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Wir entwickeln Produkte, die eine große Anzahl von Anfragen bewältigen können, und erweitern...
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London · Seit 2013 · 11-50 Mitarbeiter
Smart digital products for health, education, IoT and beyond.
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11-50 Mitarbeiter
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- $3k+
- Stundensatz
- $25–$55/Std.
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Karachi · Seit 2002 · 11-50 Mitarbeiter
Keeping you ahead, Keeping you relevant
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Seit über 14 Jahren bieten wir: Komplexe Software-Entwicklung. Beratung. Prüfung. Auslagerung.
Potomac · Seit 2000 · 201-500 Mitarbeiter
Your AI-powered Engineering Partner
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Plano · Seit 2018 · 11-50 Mitarbeiter
The Intellify is a leading AI-powered digital products, AR/VR and digital transformation company helping enterprises design, build, and scale intelligent solutions. We specialize…
Die Digitalagentur Symbiosis.Lab ist ein Labor der JSC Aerospace Corporation New Cosmo...
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CleverDATA Join ist eine CDP-Plattform, die in der Lage ist, wirklich große Daten zu verwalten - Terabytes von St...
Wir haben uns auf die Entwicklung von Unternehmenssoftwarelösungen und die Bereitstellung von...
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Frankfurt am Main
Managed IT Services for your success
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Sunnyvale · Seit 2008 · 11-50 Mitarbeiter
We bring reliable Software Solutions that Work
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Kaunas · Seit 2025 · 1-10 Mitarbeiter
Legacy Software Systems Modernization
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- Stundensatz
- €50–€65/Std.
- Min. Projekt
- $10k+
Sheridan · Seit 2025 · 11-50 Mitarbeiter
Software Development and Consulting Partner
- Stundensatz
- $40–$200/Std.
ITFB ist ein russisches IT-Unternehmen. Wir entwickeln und implementieren Software.
Machine Learning & Tech Agency bietet Lösungen für Branchen wie Sicherheit, Bildung und...
- Min. Projekt
- $30k+
Ho Chi Minh · Seit 2021 · 51-200 Mitarbeiter
Software Development Company in Vietnam
- Min. Projekt
- $50k+
- Stundensatz
- $11–$25/Std.
Budapest, Szeged, Pécs · Seit 2014 · 51-200 Mitarbeiter
We build innovative, scalable software solutions that transform businesses and drive digital excellence
- Min. Projekt
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- $25–$49/Std.
Seit 2023 · 11-50 Mitarbeiter
Durchführung umfassender AnalysenErfassen funktionaler und nicht-funktionaler AnforderungenEntwickeln...
- Min. Projekt
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Heute zählt die Off Group zu den Top-Integratoren und -Entwicklern und ist ein mehrfach preisgekröntes...
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NEW DELHI · Seit 2024 · 1-10 Mitarbeiter
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UserX bietet eine umfassende Lösung für die Analyse der Nutzererfahrung (UX-Analytics) in mobilen ...
Wir haben uns auf die Unterstützung von Unternehmen in den folgenden Bereichen spezialisiert:
Emeryville · 51-200 Mitarbeiter
Decoding InnovationIn AI/ML, Blockchain, DevOps and Low Code
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- $15–$50/Std.
Ahmedabad · Seit 2019 · 11-50 Mitarbeiter
Prime Axis of Digital Excellence
- Min. Projekt
- $50k+
- Stundensatz
- $25–$50/Std.
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 2026-10-30 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
Aksamit Projects
Alvera Solutions OÜ cooperated with Aksamit Projects on a number of development and delivery-related tasks. Throughout the collaboration, the Aksamit Projects team demonstrated a structured approach to work, strong technical competence, and a clear understanding of the project requirements. The scope of work included task planning, implementation, and ongoing coordination. All assigned tasks were completed in accordance with the agreed specifications, timelines, and quality standards. Communication was professional and consistent, which ensured smooth progress and timely decision-making during all project phases. Aksamit Projects proved to be a reliable and responsible partner, capable of efficiently handling assigned tasks and adapting to evolving project needs. We can confidently recommend Aksamit Projects for professional collaboration on technical and project-based engagements.
ENCYPHERS
ENCYPHERS has been a reliable long-term partner for Axo across e-commerce optimization, UX refinement, and platform performance improvements. Their team helped strengthen the customer journey through better page structure, smoother navigation, and conversion-focused enhancements while also improving technical stability and overall site responsiveness. The collaboration has remained professional and consistent throughout, with practical improvements that continue to support our ecommerce growth and user experience.
Move Closer
management good
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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Jede Bewertung auf Wadline wird überprüft. Wir bestätigen die Authentizität des Kundenfeedbacks durch Überprüfung von Projektdetails, Zeitplänen und Ergebnissen.
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Von verifizierten Bewertungen und Portfolio-Highlights bis hin zu Servicefokus und Preisgestaltung bietet Wadline einen umfassenden Überblick über jedes Unternehmen.
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