# Beste Maschinelles Lernsoftware - Seite 4

  *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)*

   Maschinelles Lernen Software nutzt Algorithmen, die aus Daten lernen und sich anpassen, um komplexe Entscheidungsfindungen zu automatisieren und Vorhersagen zu generieren. Dabei verbessern sich Geschwindigkeit und Genauigkeit der Ergebnisse im Laufe der Zeit, da die Anwendung mehr Trainingsdaten aufnimmt. Die Anwendungen reichen von Prozessautomatisierung über Kundenservice und Sicherheitsrisikoerkennung bis hin zu kontextueller Zusammenarbeit.

### Kernfähigkeiten von Maschinelles Lernen Software

Um in die Kategorie Maschinelles Lernen aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

- Einen Algorithmus bieten, der basierend auf Daten lernt und sich anpasst
- Dateninputs aus einer Vielzahl von Datenpools konsumieren
- Daten aus strukturierten, unstrukturierten oder Streaming-Quellen aufnehmen, einschließlich lokaler Dateien, Cloud-Speicher, Datenbanken oder APIs
- Die Quelle intelligenter Lernfähigkeiten für Anwendungen sein
- Ein Ergebnis liefern, das ein spezifisches Problem basierend auf den gelernten Daten löst

### Häufige Anwendungsfälle für Maschinelles Lernen Software

Maschinelles Lernen Plattformen werden branchenübergreifend eingesetzt, um intelligente Automatisierung und prädiktive Fähigkeiten zu ermöglichen. Häufige Anwendungsfälle umfassen:

- Automatisierung komplexer Entscheidungen in Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Landwirtschaft
- Bereitstellung des Backend-AI, mit dem Endbenutzer in kundenorientierten Anwendungen interagieren
- Erstellung und Training von Modellen zur Sicherheitsrisikoerkennung und Betrugserkennung

### Wie sich Maschinelles Lernen Software von anderen Tools unterscheidet

Endbenutzer von Anwendungen, die auf maschinellem Lernen basieren, interagieren nicht direkt mit dem Algorithmus. Maschinelles Lernen treibt die Backend-AI-Schicht an, mit der Benutzer interagieren. Maschinelles Lernen Plattformen unterscheiden sich von [Maschinelles Lernen Operationalisierungsplattformen (MLOps)](https://www.g2.com/categories/mlops-platforms) durch den Fokus auf Modellentwicklung und -training statt auf Überwachungs- und Lebenszyklusmanagement.

### Einblicke von G2 zu Maschinelles Lernen Software

Basierend auf Kategorietrends auf G2 stechen flexible Datenaufnahme und Modellgenauigkeitsverbesserungen im Laufe der Zeit als die am meisten geschätzten Fähigkeiten hervor. Die einfache Integration in bestehende Dateninfrastrukturen und die Breite der unterstützten Algorithmen sind entscheidende Faktoren bei der Entscheidungsfindung.





## Category Overview

**Total Products under this Category:** 429


## Trust & Credibility Stats

**Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:**

- 30 Analysten und Datenexperten
- 15,200+ Authentische Bewertungen
- 429+ Produkte
- Unvoreingenommene Rankings

Die Software-Rankings von G2 basieren auf verifizierten Benutzerbewertungen, strenger Moderation und einer konsistenten Forschungsmethodik, die von einem Team von Analysten und Datenexperten gepflegt wird. Jedes Produkt wird nach denselben transparenten Kriterien gemessen, ohne bezahlte Platzierung oder Einflussnahme durch Anbieter. Während Bewertungen reale Benutzererfahrungen widerspiegeln, die subjektiv sein können, bieten sie wertvolle Einblicke, wie Software in den Händen von Fachleuten funktioniert. Zusammen bilden diese Eingaben den G2 Score, eine standardisierte Methode, um Tools innerhalb jeder Kategorie zu vergleichen.


## Best Maschinelles Lernsoftware At A Glance

- **Führer:** [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/de/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews)
- **Höchste Leistung:** [scikit-learn](https://www.g2.com/de/products/scikit-learn/reviews)
- **Am einfachsten zu bedienen:** [Azure OpenAI Service](https://www.g2.com/de/products/azure-openai-service/reviews)
- **Top-Trending:** [Kubeflow](https://www.g2.com/de/products/kubeflow/reviews)
- **Beste kostenlose Software:** [Automation Anywhere Agentic Process Automation](https://www.g2.com/de/products/automation-anywhere-agentic-process-automation/reviews)


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**Sponsored**

### Alteryx

Alteryx hilft Unternehmen über seine Alteryx One-Plattform, komplexe, unverbundene Daten in einen sauberen, KI-bereiten Zustand zu transformieren. Egal, ob Sie Finanzprognosen erstellen, die Leistung von Lieferanten analysieren, Kundendaten segmentieren, die Mitarbeiterbindung analysieren oder wettbewerbsfähige KI-Anwendungen aus Ihren proprietären Daten entwickeln, Alteryx One macht es einfach, Daten zu bereinigen, zu mischen und zu analysieren, um die einzigartigen Erkenntnisse freizuschalten, die zu wirkungsvollen Entscheidungen führen. KI-gestützte Analysen Alteryx automatisiert und vereinfacht jede Phase der Datenvorbereitung und -analyse, von der Validierung und Anreicherung bis hin zu prädiktiven Analysen und automatisierten Erkenntnissen. Integrieren Sie generative KI direkt in Ihre Workflows, um komplexe Datenaufgaben zu rationalisieren und schneller Erkenntnisse zu gewinnen. Unübertroffene Flexibilität, egal ob Sie codefreie Workflows, natürliche Sprachbefehle oder Low-Code-Optionen bevorzugen, Alteryx passt sich Ihren Bedürfnissen an. Vertrauenswürdig. Sicher. Unternehmensbereit. Alteryx wird von über der Hälfte der Global 2000 und 19 der 20 größten globalen Banken vertraut. Mit integrierter Automatisierung, Governance und Sicherheit können Ihre Workflows skalieren und die Compliance aufrechterhalten, während sie konsistente Ergebnisse liefern. Und es spielt keine Rolle, ob Ihre Systeme vor Ort, hybrid oder in der Cloud sind; Alteryx passt sich mühelos in Ihre Infrastruktur ein. Einfach zu bedienen. Tief verbunden. Was Alteryx wirklich auszeichnet, ist unser Fokus auf Effizienz und Benutzerfreundlichkeit für Analysten und unsere aktive Community von 700.000 Alteryx-Nutzern, die Sie bei jedem Schritt Ihrer Reise unterstützen. Mit nahtloser Integration in Daten überall, einschließlich Plattformen wie Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP und Salesforce, hilft unsere Plattform, isolierte Daten zu vereinheitlichen und die Gewinnung von Erkenntnissen zu beschleunigen. Besuchen Sie Alteryx.com für weitere Informationen und um Ihre kostenlose Testversion zu starten.



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## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score)
  ### 1. [Prolific](https://www.g2.com/de/products/prolific/reviews)
  Prolific hilft Forschungsteams, eine bessere Welt mit besseren Daten zu schaffen. Unsere Plattform ermöglicht einfachen Zugang zu hochwertigen Daten von über 200.000 vielfältigen, geprüften Teilnehmern.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 202

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 9.4/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.9/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Qualität der Unterstützung:** 7.8/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Einfache Verwaltung:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Prolific](https://www.g2.com/de/sellers/prolific)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.prolific.com/
- **Gründungsjahr:** 2014
- **Hauptsitz:** London, England
- **Twitter:** @Prolific (13,523 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/5168486 (867 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Assistenzprofessor, Außerordentlicher Professor
  - **Top Industries:** Höhere Bildung, Forschung
  - **Company Size:** 40% Unternehmen, 37% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (39 reviews)
- Teilnehmerrekrutierung (29 reviews)
- Qualität (19 reviews)
- Teilnehmerengagement (16 reviews)
- Kundendienst (12 reviews)

**Cons:**

- Teuer (13 reviews)
- Teilnehmerverwaltung (11 reviews)
- Eingeschränkte Funktionen (8 reviews)
- Schlechter Kundensupport (7 reviews)
- Begrenzte Umfragen (6 reviews)

  ### 2. [Recombee](https://www.g2.com/de/products/recombee/reviews)
  Wir bieten personalisierte Inhalte, Produkt- und Suchvorschläge als Dienstleistung an, um die Einnahmen unserer Kunden zu steigern, ihre Benutzerzufriedenheit zu erhöhen und ihren Unternehmen beim Wachstum zu helfen. Mit unserer einfach zu bedienenden Integration können unsere Nutzer eine praktische Erfahrung mit unseren Dienstleistungen genießen, indem sie an einer 30-tägigen unbegrenzten kostenlosen Testversion teilnehmen. Mit Sitz in Prag bedienen wir über 300 zufriedene Kunden weltweit, die gerne ihre Erfahrungen teilen.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 22

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.7/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Qualität der Unterstützung:** 9.0/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Einfache Verwaltung:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Recombee](https://www.g2.com/de/sellers/recombee)
- **Gründungsjahr:** 2015
- **Hauptsitz:** Prague, Prague
- **Twitter:** @recombee (192 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/recombee/ (48 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 65% Kleinunternehmen, 30% Unternehmen mittlerer Größe


  ### 3. [Aidaptive](https://www.g2.com/de/products/aidaptive/reviews)
  Gegründet von dem ehemaligen Google AI-Team hinter Google Ads und Payments, treibt Aidaptive die nächste Generation des digitalen Handels mit einer unternehmensgerechten künstlichen Intelligenz, maschinellem Lernen und prädiktiven Analysen auf einer digitalen Handels-AI-Plattform an. Vertraut von führenden Einzelhändlern und Direct-to-Consumer-E-Commerce-Marken, ermöglicht Aidaptive Unternehmen, personalisierte Erlebnisse in großem Maßstab zu liefern, während die Konversionsraten automatisch optimiert werden.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 11

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 9.4/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.1/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Qualität der Unterstützung:** 9.8/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Einfache Verwaltung:** 9.4/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Aidaptive](https://www.g2.com/de/sellers/aidaptive)
- **Gründungsjahr:** 2021
- **Hauptsitz:** Cupertino, CA
- **Twitter:** @aidaptive_ (117 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/aidaptive/ (26 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 82% Kleinunternehmen, 9% Unternehmen mittlerer Größe


  ### 4. [Apache SystemML](https://www.g2.com/de/products/apache-systemml/reviews)
  Apache SystemML ist eine maschinelle Lernplattform, die optimal für Big Data ist und einen optimalen Arbeitsplatz für maschinelles Lernen mit Big Data bietet. Sie kann auf Apache Spark ausgeführt werden, wo sie Ihre Daten automatisch skaliert und zeilenweise bestimmt, ob Ihr Code auf dem Treiber oder einem Apache Spark-Cluster ausgeführt werden soll.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 5

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Qualität der Unterstützung:** 8.0/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/de/sellers/the-apache-software-foundation)
- **Gründungsjahr:** 1999
- **Hauptsitz:** Wakefield, MA
- **Twitter:** @TheASF (66,116 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 60% Unternehmen mittlerer Größe, 20% Kleinunternehmen


  ### 5. [Cognitive Twin](https://www.g2.com/de/products/cognitive-twin/reviews)
  bietet eine kognitive Zwillingslösung an und arbeitet mit bekannten Rechenzentrumsbetreibern im APAC-Markt zusammen, die von Hyperscale über Colocation bis hin zu Enterprise-Rechenzentrumskunden reichen


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 5

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.0/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Qualität der Unterstützung:** 9.0/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Einfache Verwaltung:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Red Dot Analytics](https://www.g2.com/de/sellers/red-dot-analytics)
- **Gründungsjahr:** 2016
- **Hauptsitz:** Singapore, SG
- **LinkedIn®-Seite:** https://linkedin.com/company/red-dot-analytics (13 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 60% Kleinunternehmen, 40% Unternehmen mittlerer Größe


  ### 6. [Demandbase One](https://www.g2.com/de/products/demandbase-one/reviews)
  Demandbase ist die führende, unternehmensgerechte Account-basierte GTM-Plattform für Vertriebs- und Marketingteams, die darauf ausgelegt ist, jeden Moment und jeden Dollar zu nutzen. Seit der Schaffung der Kategorie im Jahr 2013 haben wir Technologien entwickelt, um die Fähigkeit der Umsatzteams zu verbessern, die richtige Botschaft zur richtigen Zeit an die richtigen Kunden zu liefern. Angetrieben von branchenführenden Daten, unserem transparenten und anpassbaren KI-gestützten Modell und Integrationen, die sich nahtlos in Ihren Tech-Stack einfügen, hilft Demandbase Ihnen, bedeutungsvolle Maßnahmen selbstbewusst und effizient zu ergreifen. Wir wissen, dass es kein „One-Size-Fits-All“ im Account-basierten Marketing und Vertrieb gibt. Deshalb haben wir unsere Plattform flexibel gestaltet, um dynamische GTM-Bewegungen, nuancierte Geschäftsregeln und vielfältige Integrationen, mit denen andere Schwierigkeiten haben, problemlos zu bewältigen. Demandbase One™ ist Ihr Account-basiertes GTM-Kontrollzentrum, das Ihren gesamten Umsatz-Stack antreibt. Unsere KI-gesteuerte Engine vereint First- und Third-Party-Daten, optimiert die kanalübergreifende Ausführung und verbindet die Tools in Ihrem Stack mit denselben Daten, Erkenntnissen und Workflows, um Ihren Umsatz zu beschleunigen.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 1,888

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.5/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Qualität der Unterstützung:** 8.8/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Demandbase](https://www.g2.com/de/sellers/demandbase)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.demandbase.com
- **Gründungsjahr:** 2005
- **Hauptsitz:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @Demandbase (21,385 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/89759/ (993 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Kundenbetreuer, Business Development Vertreter
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 49% Unternehmen mittlerer Größe, 32% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (225 reviews)
- Lead-Generierung (201 reviews)
- Einblicke (199 reviews)
- Merkmale (173 reviews)
- Absichtsdaten (170 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (95 reviews)
- Steile Lernkurve (77 reviews)
- Komplexität (70 reviews)
- Schwieriges Lernen (63 reviews)
- Lernschwierigkeit (63 reviews)

  ### 7. [Feature Forge](https://www.g2.com/de/products/feature-forge/reviews)
  Feature Forge ist ein Satz von Werkzeugen zur Erstellung und Prüfung von maschinellen Lernmerkmalen, mit einer scikit-learn-kompatiblen API.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 5

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Einfache Bedienung:** 7.7/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Qualität der Unterstützung:** 7.3/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Einfache Verwaltung:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Feature Forge](https://www.g2.com/de/sellers/feature-forge)
- **Hauptsitz:** Carlsbad, CA
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 40% Unternehmen, 40% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Maschinelles Lernen (1 reviews)
- Problemlösung (1 reviews)

**Cons:**

- Schlechte Dokumentation (1 reviews)

  ### 8. [Forwrd](https://www.g2.com/de/products/forwrd/reviews)
  Haben Sie Schwierigkeiten, Ihre Scoring-Modelle jedes Mal auf dem neuesten Stand zu halten, wenn Marketingkampagnen oder Produktfunktionen gestartet werden? Lernen Sie Forwrd kennen, die einfachste Möglichkeit, genaue Scoring-Modelle zu erstellen, die buchstäblich jeden Tag intelligenter werden und in Echtzeit aus neuen Daten lernen. Erstellen Sie ein selbstlernendes Scoring-Modell, das automatisch neue konversionsbeeinflussende Faktoren in Ihren Daten identifiziert und sich selbst aktualisiert, ohne manuelle Arbeit. Scores können in die Geschäftsanwendungen integriert werden, die Mitarbeiter täglich nutzen (z. B. SFDC, HubSpot, Slack), um es den Mitarbeitern an der Front zu ermöglichen, sich auf ihre besten Interessenten und Kunden zu konzentrieren. ✅ Keine manuellen Aktualisierungen Ihrer Scoring-Methode mehr, während sich Ihr Marketing weiterentwickelt. ✅ Ihr Modell wird jeden Tag intelligenter, indem es aus frischen Daten lernt. ✅ Genaues Scoring bedeutet, sich auf Ihre AAA-Leads zu konzentrieren. ✅ Verbinden Sie Ihr CRM, HubSpot, Produktanalysen, Ticketing-System und mehr! ✅ Keine Notwendigkeit für Analysten oder Datenteams. Es gibt einen Grund, warum B2B SaaS-Führer wie Jasper.ai, AppsFlyer und WalkMe Forwrd nutzen, um sich auf ihre besten Leads, MQLs, PQLs, SQLs und Kunden zu konzentrieren. – "4X mehr PQLs", PowToon – "48% mehr Möglichkeiten", AppsFlyer – "21% mehr qualifizierte Pipeline", Totango – "31% bessere Bindung", WalkMe


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 32

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 9.8/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.1/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Qualität der Unterstützung:** 9.9/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Einfache Verwaltung:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Forwrd](https://www.g2.com/de/sellers/forwrd)
- **Gründungsjahr:** 2021
- **Hauptsitz:** Tel Aviv-Yafo, IL
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/74519590 (4 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 66% Unternehmen mittlerer Größe, 16% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (6 reviews)
- Maschinelles Lernen (6 reviews)
- Merkmale (5 reviews)
- Intuitiv (4 reviews)
- Automatisierung (3 reviews)

**Cons:**

- Lernschwierigkeit (1 reviews)

  ### 9. [Simple Bayes](https://www.g2.com/de/products/simple-bayes/reviews)
  Simple Bayes ist eine Naive-Bayes-Maschinenlernimplementierung in Elixir.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 5

**User Satisfaction Scores:**

- **Einfache Bedienung:** 9.4/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Qualität der Unterstützung:** 8.9/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Simple Bayes](https://www.g2.com/de/sellers/simple-bayes)
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 80% Unternehmen mittlerer Größe, 20% Unternehmen


  ### 10. [Citrine Informatics](https://www.g2.com/de/products/citrine-informatics/reviews)
  Citrine maschinelles Lernen-basierte Plattform analysiert Daten zu Materialien, Chemikalien, Prozessen, um Unternehmen zu helfen, Fertigungsziele zu erreichen.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 4

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.9/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Qualität der Unterstützung:** 8.9/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Citrine Informatics](https://www.g2.com/de/sellers/citrine-informatics)
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** Redwood City, US
- **Twitter:** @Citrine_io (1,332 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/citrine-informatics/ (68 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 75% Kleinunternehmen, 25% Unternehmen mittlerer Größe


  ### 11. [Cloud Talent Solution](https://www.g2.com/de/products/cloud-talent-solution/reviews)
  Ihre Jobseite mit maschinellem Lernen stärken


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 4

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.2/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Qualität der Unterstützung:** 9.2/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Einfache Verwaltung:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Google](https://www.g2.com/de/sellers/google)
- **Gründungsjahr:** 1998
- **Hauptsitz:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google (31,885,216 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ:GOOG

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 40% Unternehmen mittlerer Größe, 40% Kleinunternehmen


  ### 12. [Fido](https://www.g2.com/de/products/fido/reviews)
  Fido ist eine leichtgewichtige, quelloffene und hochmodulare C++-Bibliothek für maschinelles Lernen, die auf eingebettete Elektronik und Robotik abzielt. Sie umfasst Implementierungen von trainierbaren neuronalen Netzwerken, Methoden des verstärkenden Lernens, genetischen Algorithmen und einem vollwertigen Robotersimulator.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 5

**User Satisfaction Scores:**

- **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Qualität der Unterstützung:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [The Fido Project](https://www.g2.com/de/sellers/the-fido-project)
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 40% Unternehmen, 20% Unternehmen mittlerer Größe


  ### 13. [IBM Services Software Model Builder](https://www.g2.com/de/products/ibm-services-software-model-builder/reviews)
  Ermöglicht tragbare visuelle Inspektionen mit IBM Model Builder oder IBM Maximo Visual Inspection, um Core ML-Modelle auf iPhone oder iPad auszuführen.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 4

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Einfache Bedienung:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Qualität der Unterstützung:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Einfache Verwaltung:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm)
- **Gründungsjahr:** 1911
- **Hauptsitz:** Armonk, NY
- **Twitter:** @IBM (709,023 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** SWX:IBM

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Unternehmen, 25% Unternehmen mittlerer Größe


  ### 14. [Numenta](https://www.g2.com/de/products/numenta/reviews)
  Numenta ist eine maschinelle Intelligenzlösung, die Fähigkeiten bietet und einen Rechenansatz basierend auf biologischen Lernprinzipien demonstriert, um Ihnen bei der Verwaltung Ihres Unternehmens zu helfen.


  **Average Rating:** 4.9/5.0
  **Total Reviews:** 4

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.9/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Qualität der Unterstützung:** 8.9/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Einfache Verwaltung:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Numenta](https://www.g2.com/de/sellers/numenta)
- **Gründungsjahr:** 2005
- **Hauptsitz:** Redwood City, US
- **Twitter:** @Numenta (13,399 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/numenta (27 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Unternehmen mittlerer Größe, 25% Kleinunternehmen


  ### 15. [Shimoku](https://www.g2.com/de/products/shimoku/reviews)
  Eine Plattform, die einen Katalog von KI-gestützten Modulen bietet, mit denen Sie jeden Schritt des Kundenlebenszyklus von der Lead-Bewertung bis zur Abwanderung optimieren können, einschließlich Vorhersagen des Lebenszeitwerts, Upselling, Cross-Selling, Rabattpersonalisierung und mehr. Alles mit Erklärbarkeit, um die Treiber und Barrieren zu verstehen.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 4

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.2/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Qualität der Unterstützung:** 9.6/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Einfache Verwaltung:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Shimoku](https://www.g2.com/de/sellers/shimoku)
- **Gründungsjahr:** 2020
- **Hauptsitz:** Barcelona, ES
- **Twitter:** @AiShimoku (225 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/shimoku/ (9 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Unternehmen mittlerer Größe, 25% Kleinunternehmen


  ### 16. [Theano](https://www.g2.com/de/products/theano/reviews)
  Theano ist eine Python-Bibliothek, die es dem Benutzer ermöglicht, mathematische Ausdrücke, die mehrdimensionale Arrays beinhalten, effizient zu definieren, zu optimieren und zu evaluieren.


  **Average Rating:** 3.1/5.0
  **Total Reviews:** 4

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 5.8/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Einfache Bedienung:** 4.2/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Qualität der Unterstützung:** 5.0/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Theano](https://www.g2.com/de/sellers/theano)
- **Hauptsitz:** Montreal, Quebec
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Unternehmen, 50% Unternehmen mittlerer Größe


  ### 17. [Bolt](https://www.g2.com/de/products/bolt/reviews)
  Bolt ist ein diskriminatives Lernen von linearen Prädiktoren (z. B. SVM oder logistische Regression), das schnelle Online-Lernalgorithmen verwendet, um auf groß angelegte, hochdimensionale und spärliche maschinelle Lernprobleme abzuzielen. Insbesondere Probleme, die in der Informationssuche und der Verarbeitung natürlicher Sprache auftreten.


  **Average Rating:** 3.7/5.0
  **Total Reviews:** 3

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Einfache Bedienung:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Qualität der Unterstützung:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [GitHub](https://www.g2.com/de/sellers/github)
- **Gründungsjahr:** 2008
- **Hauptsitz:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @github (2,638,213 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1418841/ (6,000 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen


  ### 18. [Deep Block](https://www.g2.com/de/products/deep-block/reviews)
  Deep Block ist die weltweit schnellste KI-gestützte Lösung zur Analyse von Fernerkundungsbildern. Trainieren Sie Ihre eigenen KI-Modelle, um sofort beliebige Objekte in großen Satelliten-, Luft- und Drohnenbildern zu erkennen. Mit seiner No-Code-Datenkennzeichnungsoberfläche können Sie Ihre MLOps-Projekte in wenigen Tagen umsetzen, ohne dass Vorkenntnisse erforderlich sind.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 3

**User Satisfaction Scores:**

- **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Qualität der Unterstützung:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Omnis Labs](https://www.g2.com/de/sellers/omnis-labs)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** Mapo-gu, KR
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/deep-block-net (2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen


  ### 19. [Dlib Machine Learning](https://www.g2.com/de/products/dlib-machine-learning/reviews)
  Dlib Machine Learning ist ein Werkzeug, das eine breite Palette von maschinellen Lernalgorithmen enthält, die so konzipiert sind, dass sie hochgradig modular, schnell ausführbar und einfach über eine saubere und moderne C++ API zu verwenden sind und in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, einschließlich Robotik, eingebetteten Geräten, Mobiltelefonen und großen Hochleistungsrechnerumgebungen.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 3

**User Satisfaction Scores:**

- **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Qualität der Unterstützung:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [DLib](https://www.g2.com/de/sellers/dlib-0314b630-d622-425f-8a38-3ad5d036e5b1)
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 67% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe


  ### 20. [GraphLab Create API](https://www.g2.com/de/products/graphlab-create-api/reviews)
  GraphLab Create ist eine Python-Bibliothek, unterstützt von einer C++-Engine, zum schnellen Erstellen von groß angelegten, leistungsstarken Datenprodukten.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 3

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Qualität der Unterstützung:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Einfache Verwaltung:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [GraphLab Create API](https://www.g2.com/de/sellers/graphlab-create-api)
- **Hauptsitz:** Pittsburgh, PA
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 67% Unternehmen, 33% Kleinunternehmen


  ### 21. [Intel DevCloud for the Edge](https://www.g2.com/de/products/intel-devcloud-for-the-edge/reviews)
  Testen und prototypisieren Sie KI-Inferenz-Workloads mit Intel® DevCloud for the Edge, das eine vorinstallierte und vorkonfigurierte Version des Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkits und KI-Pipeline-Software umfasst. Greifen Sie auf Tutorials, Beispielanwendungen und vortrainierte Modelle über eine Jupyter-Notebook-Umgebung zu und führen Sie Workloads auf einer Vielzahl von Intel®-Hardware aus.


  **Average Rating:** 3.5/5.0
  **Total Reviews:** 3

**User Satisfaction Scores:**

- **Einfache Bedienung:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Qualität der Unterstützung:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Intel Corporation](https://www.g2.com/de/sellers/intel-corporation)
- **Gründungsjahr:** 1968
- **Hauptsitz:** Santa Clara, CA
- **Twitter:** @intel (4,470,309 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1053/ (109,417 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ:INTC

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Cloud-Speicher (2 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (2 reviews)
- Zugriff (1 reviews)
- KI-Technologie (1 reviews)
- Modellvielfalt (1 reviews)

**Cons:**

- Verzögerungsprobleme (2 reviews)
- Langsame Leistung (1 reviews)
- Langsame Geschwindigkeit (1 reviews)

  ### 22. [metric-learn](https://www.g2.com/de/products/metric-learn/reviews)
  Metric-Learn ist das Teilgebiet des maschinellen Lernens, das sich mit der automatischen Konstruktion optimaler Distanzmetriken befasst.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 3

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.4/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Qualität der Unterstützung:** 6.1/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Einfache Verwaltung:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [metric-learn](https://www.g2.com/de/sellers/metric-learn)
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 67% Unternehmen mittlerer Größe, 33% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Problemlösung (1 reviews)
- Qualität (1 reviews)

**Cons:**

- Schlechte Dokumentation (1 reviews)

  ### 23. [NGC](https://www.g2.com/de/products/nvidia-ngc/reviews)
  NGC ist das Zentrum für GPU-optimierte Software für Deep Learning, maschinelles Lernen und Hochleistungsrechnen (HPC), das sich um alle technischen Details kümmert, damit Datenwissenschaftler, Entwickler und Forscher sich auf den Aufbau von Lösungen, das Sammeln von Erkenntnissen und die Bereitstellung von Geschäftswert konzentrieren können.


  **Average Rating:** 3.7/5.0
  **Total Reviews:** 3

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Einfache Bedienung:** 7.2/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Qualität der Unterstützung:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Einfache Verwaltung:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [NVIDIA](https://www.g2.com/de/sellers/nvidia)
- **Gründungsjahr:** 1993
- **Hauptsitz:** Santa Clara, CA
- **Twitter:** @nvidia (2,479,137 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3608/ (46,612 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NVDA

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 67% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe


  ### 24. [Project Custom Decision](https://www.g2.com/de/products/project-custom-decision/reviews)
  Azure Custom Decision Service hilft Ihnen, intelligente Systeme mit einer cloudbasierten kontextuellen Entscheidungs-API zu erstellen, die mit Erfahrung schärfer wird.


  **Average Rating:** 3.7/5.0
  **Total Reviews:** 3

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Einfache Bedienung:** 5.8/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Qualität der Unterstützung:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Microsoft](https://www.g2.com/de/sellers/microsoft)
- **Gründungsjahr:** 1975
- **Hauptsitz:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft (13,105,844 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** MSFT

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 33% Unternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe


  ### 25. [Saul](https://www.g2.com/de/products/saul/reviews)
  Saul ist eine Modellierungssprache, die als domänenspezifische Sprache (DSL) in Scala implementiert ist und das Entwerfen von maschinellen Lernmodellen mit beliebigen Konfigurationen für den Anwendungsprogrammierer erleichtert, einschließlich der Interaktion mit Rohdaten und deren Einbettung in eine flexible Graphstruktur (d.h. Datenmodell) unter Verwendung der ursprünglich verfügbaren Datenstrukturen, relationaler Merkmalsextraktion durch flexible Abfragen aus dem Datenmodellgraphen und dem Entwerfen flexibler Lernmodelle, einschließlich verschiedener Konfigurationen, in denen Lernende interagieren.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 3

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.9/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Qualität der Unterstützung:** 8.9/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Einfache Verwaltung:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Saul](https://www.g2.com/de/sellers/saul)
- **Hauptsitz:** Philadelphia, PA
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 67% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen




## Parent Category

[Künstliche Intelligenz Software](https://www.g2.com/de/categories/artificial-intelligence)



## Related Categories

- [Predictive Analytics Software](https://www.g2.com/de/categories/predictive-analytics)
- [Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen](https://www.g2.com/de/categories/data-science-and-machine-learning-platforms)
- [MLOps-Plattformen](https://www.g2.com/de/categories/mlops-platforms)



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## Buyer Guide

### Was Sie über Machine-Learning-Software wissen sollten

### Einblicke in den Kauf von Machine-Learning-Software auf einen Blick

[Machine-Learning-Software](https://www.g2.com/categories/machine-learning) hilft Organisationen, große Mengen an Rohdaten in aussagekräftige Vorhersagen und Erkenntnisse zu verwandeln. Da Unternehmen zunehmend operative, Kunden- und Verhaltensdaten sammeln, stoßen traditionelle Analysetools oft an ihre Grenzen, wenn es darum geht, tiefere Muster zu erkennen oder zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Durch die Verwendung von Algorithmen, die aus historischen Daten lernen, ermöglichen führende Machine-Learning-Tools Unternehmen, Trends zu erkennen, Risiken vorherzusehen und komplexe Entscheidungsprozesse zu automatisieren, ohne manuelles Eingreifen.

Bei der Bewertung der besten Machine-Learning-Software suchen Käufer in der Regel nach Plattformen, die den Übergang von der Experimentierphase zur Produktion erleichtern. Diese Tools ermöglichen es Datenwissenschaftlern und Ingenieuren, Modelle auf großen Datensätzen zu trainieren, sie in realen Anwendungen einzusetzen und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu überwachen. Die besten Machine-Learning-Plattformen vereinfachen auch die Zusammenarbeit zwischen Teams, sodass Analysten, Entwickler und Betriebsleiter in einer einzigen Umgebung arbeiten können.

In verschiedenen Branchen nutzen Organisationen Machine-Learning-Software, um eine Vielzahl von geschäftlichen Herausforderungen zu lösen. Zu den häufigsten Anwendungsfällen gehören prädiktive Analysen für Bedarfsprognosen, Abwanderungsvorhersagen und Umsatzplanung; Betrugserkennung und Anomalieerkennung in Finanz- und Cybersicherheits-Workflows; Empfehlungssysteme für [E-Commerce-Plattformen](https://www.g2.com/categories/e-commerce-platforms) und Streaming-Dienste; natürliche Sprachverarbeitung für [Chatbots](https://www.g2.com/categories/chatbots) und automatisierte Support-Tools; Bilderkennung und Dokumentenklassifizierung für die betriebliche Automatisierung

Die Preisgestaltung für Machine-Learning-Plattformen variiert erheblich, abhängig von der benötigten Rechenleistung, Datenverarbeitung und Automatisierungsfunktionen. Viele cloudbasierte Lösungen arbeiten mit einem verbrauchsabhängigen Preismodell, das an die Nutzung von Rechenleistung und Speicher gebunden ist, während Unternehmensplattformen möglicherweise ein abonnementbasiertes Lizenzmodell neben Infrastrukturkosten anbieten.

### Top 5 FAQs von Softwarekäufern:

- Wie unterscheidet sich Machine Learning von [künstlicher Intelligenz](https://www.g2.com/categories/artificial-intelligence) (KI) und [Deep Learning](https://www.g2.com/categories/deep-learning)?
- Wie integriert sich die Machine-Learning-Software in meine bestehende Daten- und Infrastruktur?
- Wie wird die Genauigkeit des Machine-Learning-Modells berechnet und validiert?
- Welche Unterstützung nach der Bereitstellung ist für die Wartung und Überwachung von Machine Learning enthalten?

Die von G2 am besten bewertete Machine-Learning-Software, basierend auf verifizierten Nutzerbewertungen, umfasst [Vertex AI](https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews), [IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/products/ibm-watsonx-ai/reviews), [SAS Viya](https://www.g2.com/products/sas-sas-viya/reviews), [Google Cloud TPU](https://www.g2.com/products/google-cloud-tpu/reviews) und [AIToolbox](https://www.g2.com/products/aitoolbox/reviews). ([Quelle 2](https://www.g2.com/reports))

### Was sind die am besten bewerteten Machine-Learning-Software auf G2?

[Vertex AI](https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews)

- Bewertungen: 328
- Zufriedenheit: 98
- Marktpräsenz: 98
- G2 Score: 98

[IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/products/ibm-watsonx-ai/reviews)

- Bewertungen: 47
- Zufriedenheit: 85
- Marktpräsenz: 89
- G2 Score: 87

[SAS Viya](https://www.g2.com/products/sas-sas-viya/reviews)

- Bewertungen: 90
- Zufriedenheit: 83
- Marktpräsenz: 75
- G2 Score: 79

[Google Cloud TPU](https://www.g2.com/products/google-cloud-tpu/reviews)

- Bewertungen: 18
- Zufriedenheit: 78
- Marktpräsenz: 66
- G2 Score: 72

[AIToolbox](https://www.g2.com/products/aitoolbox/reviews)

- Bewertungen: 15
- Zufriedenheit: 80
- Marktpräsenz: 64
- G2 Score: 72

**Zufriedenheit** spiegelt benutzerberichtete Bewertungen in Bezug auf Benutzerfreundlichkeit, Funktionsanpassung und Qualität des Supports wider. ([Quelle 2](https://www.g2.com/reports))

**Marktpräsenz** -Scores kombinieren Bewertungsvolumen, Drittanbietersignale und allgemeine Marktpräsenz. ([Quelle 2](https://www.g2.com/reports))

**G2 Score** ist eine gewichtete Zusammensetzung von Zufriedenheit und Marktpräsenz. ([Quelle 2](https://www.g2.com/reports))

Erfahren Sie, wie G2 Produkte bewertet. ([Quelle 1](https://documentation.g2.com/docs/research-scoring-methodologies))

### Was sehe ich oft in Machine-Learning-Software?

#### Feedback-Pros: Was Benutzer konsequent schätzen

- **Einheitliche Plattform, die Trainings-, Bereitstellungs- und Überwachungs-Workflows abdeckt**
- „Ich nutze Vertex AI zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen und liebe es, wie es das Problem der Verwaltung komplexer ML-Workflows löst. Es reduziert den Aufwand, der erforderlich ist, um Modelle zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen, indem alles zentralisiert wird, was die Automatisierung erleichtert und das Skalieren beschleunigt. Das bedeutet, dass ich mich mehr darauf konzentrieren kann, bessere Modelle zu entwickeln, anstatt mir Gedanken über die Infrastruktur zu machen. Was mir am meisten gefällt, ist, wie es Training, Bereitstellung und Überwachung an einem Ort kombiniert. Die Integration mit Google Cloud-Diensten funktioniert wirklich gut, das Skalieren ist reibungslos und verwaltete Pipelines sparen viel Zeit. Insgesamt macht es die ML-Entwicklung effizienter und zuverlässiger.“ - [Jeni J](https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews/vertex-ai-review-12264823), Vertex AI Review
- **Starke Cloud-Integrationen, die skalierbares Modelltraining und Pipelines unterstützen**
- „Was mir an SAS Viya am meisten gefällt, ist seine cloud-native Architektur und starke Leistung. Es ermöglicht schnellere Datenverarbeitung durch In-Memory-Analysen, unterstützt Python, R und SQL neben SAS und bietet bequemen Zugriff über eine webbasierte Oberfläche. Insgesamt machen diese Fähigkeiten Analysen skalierbarer, kollaborativer und flexibler als in traditionellen SAS-Umgebungen.“ - [Sachin M](https://www.g2.com/products/sas-sas-viya/reviews/sas-viya-review-12320006), SAS Viya Review
- **Benutzerfreundliche Schnittstellen, die Experimente mit Machine-Learning-Modellen vereinfachen**
- „Ich finde IBM watsonx.ai beeindruckend, weil es nicht nur ein Modellspielplatz ist; es ist für den realen Unternehmenseinsatz gebaut. Ich liebe es, dass es praktische, reale Geschäftsprobleme löst, indem es KI einfacher macht zu erstellen, zu verwalten und zu vertrauen. Die Plattform unterstützt alles von der Datenvorbereitung und Modelltraining bis hin zu Tuning und Entwicklung. Sie kombiniert effektiv Fähigkeiten aus traditionellen Machine-Learning-Workflows mit generativen KI-Tools in einer einzigen Plattform, was Unternehmen hilft, KI schneller zu operationalisieren. Ich schätze auch, wie einfach die anfängliche Einrichtung ist.“ - [Marilyn B](https://www.g2.com/products/ibm-watsonx-ai/reviews/ibm-watsonx-ai-review-12381718), IBM watsonx.ai Review

#### Nachteile: Wo viele Plattformen Schwächen aufweisen

- **Steile Lernkurve bei der Konfiguration von Machine-Learning-Umgebungen**
- „Ein Bereich, der verbessert werden könnte, ist die Lernkurve für neue Benutzer, insbesondere bei der Konfiguration von Diensten in Google Cloud. Preisgestaltung und Dokumentation könnten auch für Anfänger klarer sein.“ - [Syed Shariq A](https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews/vertex-ai-review-12447891), Vertex AI Review
- **Unvorhersehbare Preisgestaltung, die an rechenintensive Modelltrainings-Workloads gebunden ist**
- „Ein potenzieller Nachteil von SAS Viya ist, dass es eine steile Lernkurve haben kann, insbesondere für Benutzer, die neu in SAS oder Unternehmensanalyseplattformen sind. Die Kosten für Lizenzierung und Implementierung können auch hoch sein im Vergleich zu einigen Open-Source-Alternativen, was die Zugänglichkeit für kleinere Organisationen einschränken könnte. Darüber hinaus, obwohl Viya mehrere Programmiersprachen unterstützt, kann sich einige erweiterte Anpassung immer noch nahtloser innerhalb des SAS-Ökosystems anfühlen, was die Flexibilität für Teams reduzieren könnte, die hauptsächlich in Open-Source-Umgebungen arbeiten.“ - [John M](https://www.g2.com/products/sas-sas-viya/reviews/sas-viya-review-12324695), SAS Viya Review
- **Debugging von Pipelines und Überwachung der verteilten Modellleistung bleibt schwierig**
- „Ein Nachteil von Google Cloud TPU ist, dass es spezialisierter ist als GPUs, daher funktioniert es am besten mit TensorFlow und einer begrenzten Anzahl unterstützter Frameworks. Dies kann die Flexibilität reduzieren, wenn Ihr Team auf mehrere Machine-Learning-Frameworks in verschiedenen Projekten angewiesen ist. Debugging und Überwachung von TPU-Workloads können auch komplizierter sein als bei traditionellen GPU-Setups, was während der Entwicklung und Fehlersuche zu Reibungen führen kann. Darüber hinaus können die Kosten für langlaufende Trainingsjobs schnell steigen, wenn Ressourcen nicht optimiert und sorgfältig verwaltet werden.“ -  [Mahmoud H](https://www.g2.com/products/google-cloud-tpu/reviews/google-cloud-tpu-review-12271918), Google Cloud TPU Review

### Mein Expertenfazit zur Machine-Learning-Software im Jahr 2026

88% der G2-Rezensenten erwähnten, dass sie ihre Machine-Learning-Software wahrscheinlich weiterempfehlen würden. Die am besten bewerteten Tools erhielten auch hohe Bewertungen für Benutzerfreundlichkeit (durchschnittlich 88%) und einfache Einrichtung (durchschnittlich 86%), insbesondere bei KMUs und mittelständischen Teams, die diese Machine-Learning-Tools nutzen möchten, um prädiktive Modelle effizienter zu skalieren. 

Leistungsstarke Organisationen behandeln Machine-Learning-Plattformen als Teil eines umfassenderen Datenökosystems und nicht als eigenständige Tools. Leistungsstarke Teams, insbesondere in Branchen wie Fintech, E-Commerce und SaaS, integrieren Machine Learning häufig direkt in ihre Analysepipelines, Datenbanken und Produktionsanwendungen. Dies ermöglicht es, dass Vorhersagen kontinuierlich im Hintergrund von Betriebssystemen laufen.

G2-Rezensenten betonen häufig, dass selbst die beste Machine-Learning-Software eine durchdachte Implementierung erfordert. Unternehmen, die die besten Ergebnisse erzielen, investieren typischerweise in Datenengineering, MLOps-Praktiken und die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und Softwareingenieuren. Wenn diese Elemente zusammenkommen, können die besten Machine-Learning-Plattformen die Experimentiergeschwindigkeit erheblich beschleunigen und prädiktive Erkenntnisse in alltägliche Geschäftsentscheidungen umwandeln.

### Machine-Learning-Software FAQs

#### **Was ist die kosteneffizienteste Machine-Learning-Plattform?**

Die Kosteneffizienz hängt von der Arbeitslastgröße und der Preisstruktur ab. [Vertex AI](https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews) verwendet hauptsächlich nutzungsbasierte Preisgestaltung, die an Rechenleistung und Vorhersagen gebunden ist, während [IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/products/ibm-watsonx-ai/reviews)sowohl Pay-as-you-go- als auch Abonnementstufen anbietet. [SAS Viya](https://www.g2.com/products/sas-sas-viya/reviews) wird in der Regel über Unternehmensabonnements verkauft, abhängig von den Bereitstellungsanforderungen.

#### **Was ist die sicherste Machine-Learning-Plattform für sensible Daten?**

Plattformen wie [IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/products/ibm-watsonx-ai/reviews) und [SAS Viya](https://www.g2.com/products/sas-sas-viya/reviews) betonen Governance, Zugriffskontrollen und Compliance-Funktionen. [Vertex AI](https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews) und [Google Cloud TPU](https://www.g2.com/products/google-cloud-tpu/reviews) verlassen sich ebenfalls auf integrierte Cloud-Sicherheitsrahmenwerke.

#### **Was ist die beste ML-Plattform für die Entwicklung von Unternehmens-KI?**

Unternehmensteams verwenden häufig Plattformen wie [Vertex AI](https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews), [AI Toolbox](https://www.g2.com/products/aitoolbox/reviews) und [IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/products/ibm-watsonx-ai/reviews), da sie Modellentwicklung, Bereitstellung und Governance in einer Umgebung kombinieren.

#### **Welche ML-Software bietet den einfachsten Modellbereitstellungsprozess?**

Plattformen wie [Vertex AI](https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews) und [SAS Viya](https://www.g2.com/products/sas-sas-viya/reviews) bieten verwaltete Pipelines und Bereitstellungstools, die den Übergang von Modellen von der Experimentierphase zur Produktion vereinfachen.

#### **Welche Plattform ist am besten für Echtzeit-ML-Vorhersagen geeignet?**

Echtzeit-Vorhersage-Workloads verwenden häufig Plattformen wie [Vertex AI](https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews) für skalierbare Endpunkte und [Google Cloud TPU](https://www.g2.com/products/google-cloud-tpu/reviews) für leistungsstarke Inferenz.

#### **Welche Machine-Learning-Plattform bietet die besten prädiktiven Analysetools?**

Plattformen wie [SAS Viya](https://www.g2.com/products/sas-sas-viya/reviews), [Vertex AI](https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews) und [IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/products/ibm-watsonx-ai/reviews) bieten starke prädiktive Analysefähigkeiten, einschließlich Modelltraining, Evaluierung und Überwachungstools.

### Quellen

[G2 Bewertungsmethodologien](https://documentation.g2.com/docs/research-scoring-methodologies)

[G2 Winterberichte](https://www.g2.com/reports)

Recherchiert von [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)

Zuletzt aktualisiert am 17. März 2026




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## Frequently Asked Questions

### Wie variieren die Preise typischerweise bei Machine-Learning-Lösungen?

Die Preisgestaltung für Machine-Learning-Lösungen variiert erheblich je nach Funktionen und Bereitstellungsoptionen. Beispielsweise bieten Produkte wie DataRobot und H2O.ai in der Regel gestaffelte Preismodelle an, wobei Einstiegspläne bei etwa 1.000 US-Dollar pro Monat beginnen, während fortgeschrittenere Lösungen über 10.000 US-Dollar monatlich kosten können. Andere Lösungen, wie Google Cloud AI und Microsoft Azure Machine Learning, nutzen oft ein Pay-as-you-go-Modell, bei dem die Kosten von Nutzungsmetriken wie Rechenzeit und verarbeiteten Daten abhängen. Insgesamt können Benutzer mit einer Bandbreite von kostenlosen Tarifen bis hin zu Preisen auf Unternehmensebene rechnen, die die unterschiedlichen Bedürfnisse von Organisationen widerspiegeln.



### Wie bewerte ich die Leistung verschiedener Machine-Learning-Algorithmen?

Um die Leistung verschiedener Machine-Learning-Algorithmen zu bewerten, sollten Sie Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score in Betracht ziehen, die häufig in Nutzerbewertungen hervorgehoben werden. Zum Beispiel loben Nutzer von TensorFlow oft seine Flexibilität und umfangreiche Community-Unterstützung, während diejenigen, die Scikit-learn verwenden, dessen Einfachheit und Effektivität für kleinere Datensätze schätzen. Darüber hinaus erwähnen PyTorch-Nutzer häufig dessen dynamischen Berechnungsgraphen als entscheidenden Vorteil für Forschungszwecke. Der Vergleich dieser Metriken und Nutzererfahrungen kann Einblicke in den besten Algorithmus für Ihre spezifischen Bedürfnisse bieten.



### Wie gehen Machine-Learning-Lösungen mit Datenschutz und Compliance um?

Maschinelles Lernen-Lösungen priorisieren den Datenschutz und die Einhaltung von Vorschriften durch Funktionen wie Datenverschlüsselung, Benutzerzugriffskontrollen und Zertifizierungen zur Einhaltung von Vorschriften. Beispielsweise betonen Produkte wie DataRobot und H2O.ai die Einhaltung der DSGVO und bieten Werkzeuge zur Datenanonymisierung. Darüber hinaus bieten Plattformen wie IBM Watson und Google Cloud AI robuste Sicherheitsmaßnahmen und Compliance-Rahmenwerke, die sicherstellen, dass Benutzerdaten gemäß den gesetzlichen Standards behandelt werden. Benutzerbewertungen heben die Bedeutung dieser Funktionen hervor, wobei viele Benutzer die Wirksamkeit dieser Lösungen bei der Aufrechterhaltung der Datenintegrität und des Datenschutzes anmerken.



### Wie unterscheiden sich Benutzererfahrungen auf beliebten Machine-Learning-Plattformen?

Die Benutzererfahrungen auf beliebten Machine-Learning-Plattformen wie TensorFlow, PyTorch und H2O.ai variieren erheblich. TensorFlow-Nutzer heben oft die umfangreiche Community-Unterstützung und die umfassende Dokumentation hervor und bewerten es hoch für Skalierbarkeit und Bereitstellungsfähigkeiten. Im Gegensatz dazu wird PyTorch für seine Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität geschätzt, insbesondere unter Forschern, was zu einer höheren Zufriedenheit beim Prototyping führt. H2O.ai-Nutzer schätzen seine automatisierten Machine-Learning-Funktionen, die den Modellaufbau vereinfachen, obwohl einige eine steilere Lernkurve bemerken. Insgesamt glänzt TensorFlow in Produktionsumgebungen, während PyTorch für Forschung und Experimente bevorzugt wird.



### Wie skalierbar sind die meisten Machine-Learning-Lösungen für wachsende Unternehmen?

Die meisten Machine-Learning-Lösungen sind darauf ausgelegt, hoch skalierbar für wachsende Unternehmen zu sein. Zum Beispiel werden Produkte wie DataRobot und H2O.ai häufig für ihre Fähigkeit gelobt, mit zunehmenden Datenmengen und Benutzeranforderungen umzugehen, wobei Benutzer ihre Flexibilität bei der Bereitstellung in verschiedenen Umgebungen hervorheben. Darüber hinaus bieten Plattformen wie Google Cloud AI und Microsoft Azure Machine Learning robuste Skalierbarkeitsfunktionen, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Nutzung nahtlos zu erweitern, wenn sich ihre Bedürfnisse entwickeln. Insgesamt deutet das Benutzerfeedback darauf hin, dass Skalierbarkeit eine Schlüsselstärke vieler führender Machine-Learning-Lösungen ist.



### Was sind häufige Anwendungsfälle für maschinelles Lernen in meiner Branche?

Häufige Anwendungsfälle für maschinelles Lernen umfassen prädiktive Analysen, bei denen Unternehmen Trends und Verhaltensweisen vorhersagen; natürliche Sprachverarbeitung für Chatbots und Sentiment-Analyse; Bilderkennung in Sicherheit und Gesundheitswesen; und Empfehlungssysteme im E-Commerce. Produkte wie DataRobot, H2O.ai und Google Cloud AI werden häufig für diese Anwendungen genutzt, wobei Benutzer ihre Effektivität bei der Automatisierung datengetriebener Entscheidungsfindung und der Verbesserung von Kundenerfahrungen hervorheben.



### Was sind die Sicherheitsüberlegungen für Daten bei der Verwendung von Machine-Learning-Tools?

Bei der Verwendung von Machine-Learning-Tools umfassen Überlegungen zur Datensicherheit die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen, die Implementierung robuster Verschlüsselungsmethoden und das effektive Management von Zugriffskontrollen. Benutzer heben häufig die Bedeutung von Datenanonymisierung und sicheren Datenspeicherpraktiken hervor. Tools wie DataRobot, H2O.ai und RapidMiner sind bekannt für ihre starken Sicherheitsfunktionen, einschließlich Benutzerauthentifizierung und Prüfpfaden, die helfen, Risiken im Zusammenhang mit Datenverletzungen zu mindern. Darüber hinaus betonen viele Benutzer die Notwendigkeit regelmäßiger Sicherheitsbewertungen und Updates, um die Integrität sensibler Daten zu wahren.



### Was sind die wichtigsten Merkmale, die man bei einer Machine-Learning-Plattform beachten sollte?

Wichtige Merkmale, auf die man bei einer Machine-Learning-Plattform achten sollte, umfassen robuste Datenintegrationsfähigkeiten, benutzerfreundliche Schnittstellen für die Modellierung, automatisierte Machine-Learning-Funktionalitäten (AutoML), starke Unterstützung für verschiedene Algorithmen, Skalierbarkeitsoptionen und umfassende Analyse- und Berichtswerkzeuge. Darüber hinaus neigen Plattformen, die Kollaborationsfunktionen und umfangreiche Dokumentation bieten, dazu, höhere Benutzerzufriedenheitsbewertungen zu erhalten, was das gesamte Benutzererlebnis verbessert.



### Was sind die typischen Implementierungszeitleisten für Machine-Learning-Projekte?

Die Implementierungszeiträume für Machine-Learning-Projekte liegen typischerweise zwischen 3 und 12 Monaten, abhängig von der Komplexität des Projekts und der Bereitschaft der Organisation. Beispielsweise berichten Plattformen wie DataRobot und H2O.ai von durchschnittlichen Zeiträumen von 6 bis 9 Monaten für die erste Implementierung, während TensorFlow-Nutzer oft längere Zeiträume aufgrund von Anpassungsbedürfnissen angeben. Darüber hinaus deutet das Nutzerfeedback darauf hin, dass kleinere Projekte in nur 3 Monaten umgesetzt werden können, während größere, stärker integrierte Lösungen bis zu einem Jahr oder länger dauern können.



### Welche Integrationen sollte ich für meine Machine-Learning-Projekte in Betracht ziehen?

Für Machine-Learning-Projekte sollten Sie Integrationen mit Plattformen wie TensorFlow in Betracht ziehen, das für seine Flexibilität und umfangreiche Community-Unterstützung hoch bewertet wird. Apache Spark ist ebenfalls beliebt für seine Fähigkeit, groß angelegte Datenverarbeitung zu bewältigen. Außerdem sollten Sie die Integration mit Cloud-Diensten wie AWS und Google Cloud in Betracht ziehen, die robuste Machine-Learning-Tools und -Infrastruktur bieten. Weitere erwähnenswerte Optionen sind Microsoft Azure für seine umfassende Suite von KI-Diensten und Jupyter Notebooks für interaktive Data-Science- und Machine-Learning-Workflows.



### Welche Art von Kundensupport ist in der Regel für Machine-Learning-Software verfügbar?

Der Kundensupport für Machine-Learning-Software umfasst typischerweise Optionen wie E-Mail-Support, Live-Chat und umfangreiche Dokumentation. Beispielsweise bieten Produkte wie DataRobot und H2O.ai einen robusten Kundensupport mit hohen Bewertungen für Reaktionsfähigkeit. Darüber hinaus bieten viele Plattformen Community-Foren und Wissensdatenbanken, die die Benutzerunterstützung verbessern. Einige Anbieter, wie IBM Watson, bieten auch dediziertes Account-Management für Unternehmenskunden an, um maßgeschneiderten Support zu gewährleisten. Insgesamt kann die Verfügbarkeit und Qualität des Supports bei verschiedenen Softwarelösungen erheblich variieren.



### Welches Maß an technischer Expertise ist erforderlich, um Machine-Learning-Tools zu implementieren?

Die Implementierung von Machine-Learning-Tools erfordert in der Regel ein mittleres bis hohes Maß an technischer Expertise. Benutzer berichten oft, dass die Vertrautheit mit Programmiersprachen wie Python oder R sowie Kenntnisse in Datenwissenschaftskonzepten unerlässlich sind. Beispielsweise sind Plattformen wie DataRobot und H2O.ai für ihre benutzerfreundlichen Schnittstellen bekannt, die die Einstiegshürde senken können, während Tools wie TensorFlow und PyTorch fortgeschrittenere Fähigkeiten erfordern. Insgesamt beeinflussen die Komplexität des Tools und der spezifische Anwendungsfall maßgeblich die erforderliche Expertise.