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
Lassen Sie sich von Ihrer Neugierde leiten. Trauen Sie sich, zu experimentieren, denn Scheitern gehört zum Prozess dazu.
- Min. Projekt
- $30k+
- Portfolio
- 2
Bei Octagram haben wir uns verpflichtet, bei unseren Projekten stets Spitzenleistungen zu erbringen und starke Verbindungen aufzubauen ...
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- $3k+
Wir streben immer eine langfristige Zusammenarbeit an, so dass wir den Preis der Dienstleistungen oft gleich...
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Willkommen bei Smarther Technologies, dem führenden Unternehmen für mobile und Web-Entwicklung.
Der Weg von Specbee von einem einzigen Kundenstamm vor einigen Jahren zu einem der vertrauenswürdigsten, schnellsten und ...
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- $30k+
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- $20k+
Wir sind "Creative Studio AnikA" LLC - ein Team aus Weißrussland. Wir arbeiten seit mehr als 7 Jahren im IT-Bereich.
- Portfolio
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Internet Solutions ist ein Dienstleistungsangebot einer Performance-Marketing-Agentur.
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Mtoag, gegründet 2009, bietet die wirtschaftlichsten und verbraucherfreundlichsten Lösungen zu einem...
- Min. Projekt
- $20k+
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- 3
Ein eingespieltes Team für alle Ihre technischen Bedürfnisse. Ein breites Spektrum, das von der Lieferung von...
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- $3k+
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- 1
HQSoftware ist ein vertrauenswürdiges Softwareentwicklungsunternehmen, das hauptsächlich IoT-, AR- und VR-Projekte mit...
- Portfolio
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Ape Unit
B+Design- und Entwicklungsbüro mit Sitz in Berlin. Wir schaffen digitale Innovation. Aus Instinkt.
- Portfolio
- 1
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- $20k+
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- 1
CMARIX ist ein führendes Technologie-Outsourcing-Unternehmen mit Fachwissen in den Bereichen Website, Unternehmenssoftware & ...
Wir wollen die Welt mit mehr coolen und nützlichen Projekten füllen. Unsere Superkraft sind Web und Anwendungen...
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- $10k+
Als eine führende Web-Entwicklungsagentur haben wir erfolgreich Weltklasse-Web- und Mobi...
Binariks ist ein Softwareentwicklungs-Outsourcing- und Beratungsunternehmen mit Hauptsitz in den USA und ...
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- $30k+
Simplifi Solution Pvt. Ltd ist ein Softwareunternehmen in Bhopal Madhya Pradesh. Simplifi Solution Pvt.
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Gold Carrot ist führend bei der Entwicklung technisch komplexer Internetprojekte im Autonomen Kreis Chanty-Mansijsk.
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Brevity Software Solutions Pvt Ltd ist eine professionelle Website-Design und Entwicklung Dienstleistungen Unternehmen...
Yunax Technologies ist einer der vertrauenswürdigsten Web-Design und Entwicklung Unternehmen in Indien.
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- $3k+
Wir sind die führende Mobile Apps Development Company in den USA. FuGenX Technologies hat 8 Jahre Erfahrung in der...
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Wir verfolgen einen Core-Tech-Ansatz und bieten eine breite Palette von Dienstleistungen an, wie z.B. App-Entwicklung, Data Engineer...
“Best Mobile App Development company in Chennai, India.”— ManageTeamz
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- $100+
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- Bewertungen
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Warsaw · Seit 1997 · 500+ Mitarbeiter
AI-First Company. Fast Response. Responsive Services
- Min. Projekt
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- Stundensatz
- $24–$70/Std.
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Brocoders ist ein Outsourcing-Unternehmen für Softwareentwicklung und -beratung.
- Min. Projekt
- $3k+
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- 5
Ihr Unternehmen braucht eine ansprechende Website, die neue Kunden anlockt und den Umsatz steigert...
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DazzledApps ist ein Unternehmen für die Entwicklung von Web-Apps, mobilen Apps und Spielen, das 2014 gegründet wurde, um interaktive...
- Min. Projekt
- $3k+
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Intuz ist ein globales Unternehmen für maßgeschneiderte Mobil-, Software- und Cloud-Dienste mit geschätzten Kunden aus ...
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- 3
GERSIS Inc. ist ein ausgereifter Anbieter von IT-Lösungen und kundenspezifischen Softwareentwicklungsdienstleistungen seit 1991...
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- $3k+
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SkeekS Web Studio wurde 2010 gegründet. Das Studio bietet Dienstleistungen in der Website-Entwicklung und Design, ...
- Min. Projekt
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Pandawerk ist stolz auf die aufrichtige Haltung gegenüber seinen Kunden und die Lieferung von qualitativ hochwertigen Dienstleistungen...
- Min. Projekt
- $3k+
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?
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Machine Learning oder LLM?
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