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
Fingent ist seit 2003 in der IT-Software-Dienstleistungsbranche tätig und ist ein zuverlässiger und erschwinglicher...
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Appfox
A+Wir haben ein Team von coolen Spezialisten zusammengestellt: Projektmanager, Game Designer, Programmierer, Illustratoren,...
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Die größte Stärke von Mind Studios sind unsere Entwickler. Unsere Entwickler setzen Ihre Ideen um.
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Business Beschreibung: WeDigTech ist ein Full Stack Mobile & Web Apps Entwicklung Unternehmen in Indien mit ...
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Wir entwickeln seit 2012 Websites, Apps und Services - wir arbeiten viel für medizinische Zentren, Architekturbüros und...
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Bei Balticode finden Sie 14 auf iOS-, Android- und Windows-Apps spezialisierte Entwickler, die Ihnen helfen können.
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UnitApp ist kostenlos und Sie können es testen, wenn Ihre Anwendung ein Erfolg ist! UnitApp ist ein Vertriebs- und Marketingprogramm...
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Heute sind wir ein One-Stop-Anbieter für Unternehmenslösungen.
Wir bieten erstklassige Dienstleistungen an der Front an und unser Hauptaugenmerk liegt auf der Umsetzung neuester und innova...
Unser Ziel ist es, durch Design, Kunst und Technologie eine bessere und nachhaltigere Welt zu schaffen.
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Riktam hat umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung von hochgradig nutzbaren mobilen Anwendungen. Seit 2007 haben wir entwickelt und ...
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Planet Web Solutions konzipiert, entwirft und entwickelt mobile Anwendungen (nativ, hybrid), Ecomme...
Wir sind ein aufstrebendes IT-Unternehmen, dessen Ziel es ist, großartige Ideen zu verwirklichen.
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SATVASPACE ist ein Unternehmen von Web- und Mobile-App-Entwicklern, die ein echtes Interesse an...
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Wir erstellen großartige Websites, die auf jedem Gerät intuitiv funktionieren. Ein kurzer Einblick in die Dienstleistungen, die wir anbieten...
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Seit 2007 · 11-50 Mitarbeiter
Seit 16 Jahren bieten wir Full-Cycle-Services für die Entwicklung, Implementierung und Wartung von IT-Lösungen.
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Das ASTUDIO-Team ist seit 2010 auf dem internationalen Programmierungsmarkt tätig.
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Innvonix Technologies LLP ist eine führende Offshore Web & Mobile Application Development Company in ...
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Mit mehr als 6 Jahren Erfahrung haben wir Kunden bei der Anpassung an neue Technologien geholfen, personalisierte Softw...
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MindInventory arbeitet seit 2011 mit Unternehmen, Startups und Agenturen zusammen und bietet den Service...
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Looi
B- Min. Projekt
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Unser Know-how kommt aus der Praxis, mit Dutzenden von abgeschlossenen Projekten aus über 9 Ländern (einschließlich...
Maruti Techlabs ist ein Team von jungen, hochqualifizierten und hochmotivierten Fachleuten mit dem Ziel ...
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Nineseven ist eine Full-Service-Webagentur. Wir sind spezialisiert auf große E-Commerce-Projekte.
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Hallo, wir sind Innovify, eine in London ansässige Produktschmiede, die Ideen auf den Weg bringt und sie in ...
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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 2026-10-26 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.
| 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.
Branding Guru
JanBask Digital Design
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.
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Häufig gestellte Fragen
Wie viele Daten brauchen wir?
Was kostet ein ML-Projekt?
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Machine Learning oder LLM?
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