Sociétés de développement en machine learning
Les équipes ML construisent des systèmes prédictifs — prévision, scoring, classification, recommandation — et les pipelines de données qui les maintiennent. Comparez des prestataires vérifiés et demandez des devis.
Nous avons une petite équipe, nous sommes capables de résoudre des tâches de différents niveaux de complexité.
“Хорошие ребята, создали концепт бренда, спозиционировали. Разработали сайт. Все отлично”— Клиника детской логопедии
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Петропавловск · 11-50 employés
Легкие решения для быстрого роста
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Nous sommes basés en Moldavie, mais nos activités ne connaissent pas de frontières. Nous sommes fiers de travailler à distance.....
“Мы обратились в компанию FlyWeb для разработки сайта для нашей компании, которая занимается грузовыми перевозками и хочу поделиться нашим…”— Drive-pi’s
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L'activité de l'entreprise repose sur trois principes : professionnalisme, fiabilité et qualité.
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Plus de 60 projets réussis d'automatisation de processus et d'intégration de systèmes dans le secteur financier pour ...
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Webdom est une équipe d'experts ayant 20 ans d'expérience dans l'industrie du web.
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Nous avons commencé comme une société de développement de logiciels à San Francisco qui développait des p...
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Москва · Depuis 2016 · 11-50 employés
Наша цель - Ваш успех!
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WPP.DIGITAL est une agence numérique russe qui crée des services technologiques utiles pour les...
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Le studio Seven Winds développe des jeux, des applications et d'autres produits logiciels de différentes complexités....
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"Citis offre des solutions informatiques exceptionnellement valables et éprouvées.
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Notre principale spécialité est la création de vidéos promotionnelles pour la télévision et le numérique, le développement de sites web,...
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Principaux domaines d'intervention : Développement d'applications VR/AR Simulateurs de formation VR Avatars numériques Tir ...
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Axsoft est un développeur de logiciels à technologie complète. Nous avons constitué notre équipe en 2010, et en 2015...
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Нижний Новгород · Depuis 2019 · 11-50 employés
Сделаем для вас любой технологичный продукт
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Москва · Depuis 2018 · 1-10 employés
Делаем классные ИТ-продукты, глубоко погружаясь в проекты, за которые беремся, чтобы понять цели, рынок и уникальный бизнес-ландшафт. И рассказываем об этом. Занимаемся разработкой…
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11-50 employés
Разработка ПО на заказ, внедрение Искусственного Интеллекта в бизнес-процессы
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Москва · Depuis 2016 · 1-10 employés
Внедряем ИИ в производство и бизнес: компьютерное зрение, LLM, RAG, AI-агенты
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Programming Store est un centre de développement à distance. Nous travaillons sur des plateformes : 1C, MS Dynamics 365, Python,...
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Virtual Mind InfoTech est l'une des sociétés de conception de sites Web à la croissance la plus rapide en CP à Delhi NCR, offrant...
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Sky Innovations est spécialisée dans la création de plans interactifs pour les promoteurs immobiliers et les constructeurs.
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Les principales orientations de notre activité : Développement d'applications commerciales pour l'automatisation des entreprises ;...
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Nous créons de grands portails technologiques et des places de marché. Nous réalisons des développements complexes pour des...
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Nous ferons partie de votre équipe et amènerons votre produit sur une nouvelle plateforme.
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Manresa · 1-10 employés
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Чебоксары · Depuis 2014 · 11-50 employés
НС Диджитал
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BinomTech est un développeur d''applications client-serveur natives et multiplateformes ...
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ArticMedia est une agence digitale internationale, créative et haut de gamme, spécialisée dans l'e...
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Team Web Studio Paradigma a le plaisir de vous annoncer que nous sommes prêts à travailler avec vous pour créer des sites web qui répondent aux...
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All calculatorsAvis clients sur Machine learning
Clickmedia
Для меня Clickmedia — это пример компании, где внимание уделяется не только результату, но и качеству рабочей среды. Комфортный офис, продуманная организация пространства, необходимое оборудование и приятные бытовые условия делают ежедневную работу более удобной и продуктивной. Все это создает ощущение порядка и профессионального подхода. В такой среде легче концентрироваться на задачах и сохранять высокий уровень вовлеченности. Это важное преимущество компании как работодателя.
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Работали с командой по двум проектам: обновление сайта интернет-магазина и создание нового сайта-витрины. Внимание и проактивность, предложение актуальных идей и быстрое воплощение. Было опасение, что сроки затянутся, но в итоге все сделали даже быстрее, чем планировали. Ребята также оказали поддержку в наполнении сайта, подключении доменов и всех сопутствующих процессов. Рекомендую
Là où le machine learning rapporte le plus
L'IA générative capte l'attention, mais l'apprentissage supervisé classique reste la catégorie la plus rentable dans la plupart des secteurs : problèmes étroits, métriques sans ambiguïté, modèles peu coûteux à exploiter. Si la variable cible tient en une phrase et que vous disposez de deux ans d'historique étiqueté, le machine learning est généralement le bon outil.
- Prévision. Demande, stocks, trésorerie et planification des effectifs, jusqu'à la maille SKU ou point de vente.
- Scoring et risque. Crédit, fraude, attrition et qualité des leads, avec l'explicabilité qu'exigent régulateurs et contrôle interne.
- Recommandation et classement. Fils produits, pertinence de recherche, mise en relation et tarification dynamique.
- Maintenance prédictive. Modèles sur capteurs et télémétrie qui signalent une panne avant l'arrêt d'une ligne.
- MLOps. Feature stores, pipelines d'entraînement, surveillance de dérive et réentraînement — ce qui décide si un modèle survit à sa première année.
Comment évaluer un partenaire ML
- Demandez la référence de base. Une équipe incapable de dire de combien son modèle bat une heuristique simple n'a pas mesuré l'essentiel.
- Interrogez l'écart hors-ligne / en ligne : comment la précision de validation s'est traduite en résultat métier sur un projet passé.
- Vérifiez la supervision : détection de dérive, déclencheurs de réentraînement et comportement quand les données d'entrée changent silencieusement de forme.
- Évaluez tôt la disponibilité des données. Les plannings ML dérapent sur l'accès, l'étiquetage et la qualité, pas sur la modélisation.
- Incluez le déploiement dès le premier jour — batch, temps réel ou embarqué : cela conditionne toute l'architecture.
Questions fréquemment posées
Quelle quantité de données faut-il ?
Combien coûte un projet ML ?
Combien de temps avant la mise en production ?
Machine learning ou LLM ?
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