Nasazení modelu strojového učení
SaaS Browser sleduje softwarové společnosti 71 Nasazení modelu strojového učení, přičemž v posledních 30 dnech jich bylo přidáno 9. Mezi země, které nejvíce využívají SaaS na platformě Nasazení modelu strojového učení, patří United States (10), Belgium (1), Cyprus (1).
Klíčové datové body pro Nasazení modelu strojového učení
71
Celkový software1
9
Nové (posledních 30 dní)2
4
Průměrný věk (roky)4
+45
Nové (posledních 365 dní)5
12
Stloukané (minulý rok)6
21.1%
Roční míra odchodu7
28.2%
Bezplatná zkušební verze8
Rozložení velikosti společností9
1
Velká (201–1 000)
6.7% z celkového počtu
14
Malé (2–50)
93.3% z celkového počtu
Nejvíce zavedených společností z Nasazení modelu strojového učení
| Společnost | Zaměstnanci | Pořadí domény | Založeno | Přidáno |
|---|---|---|---|---|
| Gradio | — | 49 | — | 2026-01-08 |
| Metaflow | — | 39 | — | 2025-02-27 |
| ApX Machine Learning | — | 38 | 2024 | 2025-02-09 |
| InterpretML | — | 38 | — | 2025-06-08 |
| Datatron | 50 | 36 | 2016 | 2025-02-08 |
| NannyML | 10 | 33 | — | 2025-02-08 |
| Nextmv | 50 | 30 | 2019 | 2025-02-08 |
| Inferless | 10 | 30 | 2023 | 2025-02-10 |
| Reploy | — | 27 | — | 2025-04-21 |
| Deployment from Scratch | — | 27 | — | 2025-02-26 |
10 nejlepších zemí pro SaaS v Nasazení modelu strojového učení
Následující země představují místa, kde má sídlo většina SaaS společností Nasazení modelu strojového učení, na základě našich údajů o softwarových produktech 71.
| Země | Počítat | % z celkového počtu |
|---|---|---|
| United States | 10 | 14.1% |
| Belgium | 1 | 1.4% |
| Cyprus | 1 | 1.4% |
| United Kingdom | 1 | 1.4% |
| Australia | 1 | 1.4% |
| India | 1 | 1.4% |
| Italy | 1 | 1.4% |
| Mali | 1 | 1.4% |
| Israel | 1 | 1.4% |
SEO a autorita domény pro Nasazení modelu strojového učení
Průměrné hodnocení domény10
10
oproti celkovému průměru 8
Průměrný počet odkazujících domén11
3
oproti celkovému průměru 2
Cenové údaje pro Nasazení modelu strojového učení
Průměrná vyvolávací cena (USD)12
$0/měsíc
Průměrná nejvyšší cena (USD)13
$100/měsíc
Nasycení trhu pro Nasazení modelu strojového učení
Toto skóre se vypočítává z kombinace celkového počtu produktů, autority domény, odkazujících domén, stáří společnosti, růstu návštěvnosti, cen a přítomnosti podniku.
Skóre saturace14
34 / 100 (Nízký)
Naposledy přidané Nasazení modelu strojového učení SaaS
Unrelabel
Přidáno 2026-07-17
ACSI
Přidáno 2026-07-15
Kirelta
Přidáno 2026-07-15
ohmyhf
Přidáno 2026-07-13
Jozu
Přidáno 2026-07-09
TinyRustLM
Přidáno 2026-07-05
Timefence
Přidáno 2026-07-05
Explainability Assistant
Přidáno 2026-07-03
Modeller
Přidáno 2026-07-01
Fenn
Přidáno 2026-06-23
Průměrné stáří Nasazení modelu strojového učení SaaS společností
Průměrná SaaS společnost s velikostí Nasazení modelu strojového učení byla založena před 4.0 lety (průměrný rok založení: 2022).
Rozdělení B2B / B2C pro Nasazení modelu strojového učení16
11
B2B i B2C
15.7%
59
Obchod (B2B)
84.3%
Na základě 70 společností s údaji o typu spotřebitele (98.6 % z celkového počtu).
Trend objevování SaaS pro Nasazení modelu strojového učení
Měsíční počet nově objevených SaaS v segmentu Nasazení modelu strojového učení ve srovnání s jeho podílem na celkově objevených SaaS. Rostoucí procentuální podíl naznačuje, že tento segment roste rychleji než celkový trh.
Loading...
Objevte SaaS Nasazení modelu strojového učení
Zobrazit filtry
Pokročilé filtry
X
Fenn
Majitel ověřil informace o svém profilu zobrazené na této stránce.
Fenn is an open-source framework designed to streamline deep learning workflows by automating configuration management, structured logging, experiment tracking, and monitoring, all while allowing full access to underlying PyTorch code. Its main features include YAML-based experiment configuration, automated logging and hyperparameter tracking, seamless integration with dashboards and notification systems for real-time updates, and pre-built training templates to enhance reproducibility and efficiency for machine learning practitioners. This tool addresses common challenges faced by data scientists and ML engineers such as experiment reproducibility, cumbersome configuration management, inconsistent logging, and difficulty monitoring long-running training processes, making it ideal for researchers, developers, and teams working on complex deep learning projects.
Machine Learning Model Deployment
Kategorie tohoto záznamu.
Data Science Notebooks & Platforms
Kategorie tohoto záznamu.
Daten & Wissen
Majitel ověřil informace o svém profilu zobrazené na této stránce.
This advanced AI-powered platform transforms raw data and multimedia streams into actionable insights by utilizing computer vision, natural language processing, predictive analytics, and custom AI agents to automate, optimize, and enhance various business operations. Its main features include intelligent video analytics, real-time alerts, automated detection systems, customizable AI solutions tailored to specific industry needs, and autonomous agents that learn and act independently, solving problems related to security, operational efficiency, customer engagement, compliance, and predictive maintenance for diverse sectors such as healthcare, banking, pharmaceuticals, FMCG, education, and manufacturing. Designed for enterprises, industry professionals, and organizations seeking innovative solutions, it helps improve safety, reduce costs, automate workflows, forecast future trends, and deliver personalized experiences, thereby addressing industry-specific challenges with.
Ceny:
₹400-₹4000/mo
Měsíční cenové rozpětí pro tento SaaS produkt. Ceny jsou pokud možno normalizovány na měsíční částky.
Machine Learning Model Deployment
Kategorie tohoto záznamu.
EasyDeploy AI
Bezplatná zkušební verze
Majitel ověřil informace o svém profilu zobrazené na této stránce.
EasyDeploy AI Light Mode enables businesses of all sizes to quickly develop and deploy machine learning models without extensive technical expertise or costly infrastructure, streamlining data-driven decision-making processes. Its core features include automated model building, real-time predictions, customizable data analysis, and seamless integration for applications such as customer churn forecasting, demand planning, lead scoring, inventory optimization, and marketing performance enhancement, solving problems related to resource allocation, forecasting accuracy, customer retention, and operational efficiency. This platform is designed for business professionals, small to medium enterprises, marketers, data analysts, and operational managers seeking accessible, scalable AI solutions to improve strategic planning, optimize workflows, and gain competitive advantage without the need for in-house data science teams.
Ceny:
$499-$4999/mo
Měsíční cenové rozpětí pro tento SaaS produkt. Ceny jsou pokud možno normalizovány na měsíční částky.
Machine Learning Model Deployment
Kategorie tohoto záznamu.
VectorScaleDB
Majitel ověřil informace o svém profilu zobrazené na této stránce.
This system is a specialized database that unifies time-series data, vector embeddings, and multidimensional spatial information within a single, efficient index, enabling advanced temporal and behavioral analysis. Its key features include ultra-low query latency under one millisecond, native support for similarity searches across behavioral trajectories, anomaly detection, and pattern recognition over time, while overcoming the limitations of traditional time-series and vector databases. It addresses complex challenges faced by organizations managing diverse temporal, spatial, and semantic data sources, simplifying data architecture by replacing multiple disparate systems and empowering users such as data scientists, engineers, and analytics teams to perform sophisticated temporal-semantic queries, behavioral pattern matching, and anomaly detection seamlessly.
Ceny:
Od $0/měsíc
Měsíční cenové rozpětí pro tento SaaS produkt. Ceny jsou pokud možno normalizovány na měsíční částky.
API & Backend-as-a-Service Platforms
Kategorie tohoto záznamu.
Machine Learning Model Deployment
Kategorie tohoto záznamu.
Voxotec
Majitel ověřil informace o svém profilu zobrazené na této stránce.
This platform offers comprehensive AI-driven solutions designed to automate workflows, enhance customer engagement, and optimize business operations through voice and chat experiences, analytics, and integrations. Its main features include intelligent voice assistants, chatbots, seamless CRM and data warehouse integrations, real-time analytics dashboards, and rapid deployment of web systems, solving problems like manual task overload, slow response times, and disjointed communication channels. It is ideal for businesses seeking to increase efficiency, improve customer interactions, and scale operations quickly by leveraging advanced automation, natural language processing, and data insights.
Ceny:
A$2800-A$8200/mo
Měsíční cenové rozpětí pro tento SaaS produkt. Ceny jsou pokud možno normalizovány na měsíční částky.
Sales Automation Software
Kategorie tohoto záznamu.
Business Intelligence & Analytics
Kategorie tohoto záznamu.
"Deployment from Scratch" is a comprehensive guide that teaches how to set up and deploy web applications using Linux virtual servers and Docker containers. With over 1,000 copies sold and a 40x five-star rating, this book simplifies the process of taking applications to production, making it accessible for both beginners and experienced developers.
Ceny:
$35-$50/mo
Měsíční cenové rozpětí pro tento SaaS produkt. Ceny jsou pokud možno normalizovány na měsíční částky.
Machine Learning Model Deployment
Kategorie tohoto záznamu.
This open-source toolkit enables teams to wrangle unstructured data in Python at scale, harness AI-assisted preprocessing, and track experiments while sharing insights from machine learning projects. It automatically detects ML frameworks, Python requirements, and data schemas; stores model metadata in a human-readable YAML format; supports a registry-like workflow and versioned artifacts; deploys models anywhere with a single command, and switches deployment targets effortlessly, making it ideal for data scientists, ML engineers, researchers, and platform teams seeking reproducibility, deployment flexibility, and streamlined collaboration.
This open-source toolkit enables teams to wrangle unstructured data in Python at scale, harness AI-assisted preprocessing, and track experiments while sharing insights from machine learning projects. It automatically detects ML frameworks, Python requirements, and data schemas; stores model metadata in a human-readable YAML format; supports a registry-like workflow and versioned artifacts; deploys models anywhere with a single command, and switches deployment targets effortlessly, making it ideal for data scientists, ML engineers, researchers, and platform teams seeking reproducibility, deployment flexibility, and streamlined collaboration.
Machine Learning Model Deployment
Kategorie tohoto záznamu.
The platform facilitates the efficient deployment, monitoring, and governance of machine learning models, significantly reducing the time and cost associated with bringing models into production. Key features include real-time monitoring for bias and performance anomalies, a centralized model catalog for streamlined management, and seamless integration with existing IT infrastructures, making it ideal for businesses, data scientists, and engineering teams looking to enhance their AI capabilities while ensuring compliance and operational efficiency.
Machine Learning Model Deployment
Kategorie tohoto záznamu.
This tool provides a rapid, user-friendly platform for designing and deploying interactive web interfaces that showcase machine learning models, making complex AI accessible to a broad audience. Its main features include quick setup with minimal coding, seamless integration with Python libraries, automatic generation of shareable links or web embeds, and options for permanent hosting on cloud services, which collectively facilitate prototype development, model demonstration, and remote collaboration. It addresses challenges faced by data scientists, developers, and researchers in efficiently visualizing, sharing, and deploying AI models without extensive web development expertise, enabling faster iteration, broader accessibility, and real-time testing across various domains such as computer vision, natural language processing, and healthcare.
Machine Learning Model Deployment
Kategorie tohoto záznamu.
Reploy offers advanced AI models and tools designed for Web3 products, enabling developers to create high-performance applications with low latency. With a focus on decentralization, Reploy allows token holders to earn rewards and participate in governance while accessing a wide range of AI capabilities.
Machine Learning Model Deployment
Kategorie tohoto záznamu.
* Některé nebo všechny části této stránky mohou být generovány umělou inteligencí, proto si prosím nezávisle ověřte veškeré důležité informace.
Často kladené otázky
Kolik SaaS společností typu Nasazení modelu strojového učení existuje?
SaaS Browser sleduje softwarové produkty 71 Nasazení modelu strojového učení k datu July 2026. V posledních 30 dnech bylo přidáno 9 nových Nasazení modelu strojového učení SaaS společností.
Kolik nových SaaS společností Nasazení modelu strojového učení je přidáno každý měsíc?
Do prohlížeče SaaS bylo za posledních 30 dní přidáno 9 nových Nasazení modelu strojového učení SaaS společností. Naše proprietární infrastruktura procházení neustále objevuje nové softwarové produkty.
Které jsou nejzavedenější SaaS společnosti v oblasti Nasazení modelu strojového učení?
Mezi nejzavedenější SaaS společnosti v kategorii Nasazení modelu strojového učení podle autority domény patří Gradio, Metaflow, ApX Machine Learning, InterpretML, Datatron. Tyto společnosti reprezentují nejvyšší skóre hodnocení domény v kategorii Nasazení modelu strojového učení.
Jaká je typická velikost společnosti pro SaaS v rámci Nasazení modelu strojového učení?
Mezi Nasazení modelu strojového učení SaaS společnostmi s údaji o zaměstnancích je rozdělení velikosti: - 1 (6.7%), - 14 (93.3%).
Jaká je průměrná autorita domény pro SaaS společnosti Nasazení modelu strojového učení?
Průměrné umístění domény pro SaaS společnosti z Nasazení modelu strojového učení je 10, v porovnání s celkovým průměrem SaaS 8. Tyto společnosti mají v průměru 3 odkazujících domén.
Které země mají nejvíce SaaS společností s Nasazení modelu strojového učení platformou?
Největší země pro Nasazení modelu strojového učení SaaS jsou: United States (10), Belgium (1), Cyprus (1), United Kingdom (1), Australia (1). Tyto země představují největší koncentraci softwarových společností Nasazení modelu strojového učení na světě.
Jaké je průměrné stáří SaaS společností Nasazení modelu strojového učení?
Průměrná SaaS společnost typu Nasazení modelu strojového učení byla založena před 4.0 lety, s průměrným rokem založení 2022.
Jsou SaaS společnosti Nasazení modelu strojového učení převážně B2B nebo B2C?
Na základě dostupných dat se SaaS společnosti Nasazení modelu strojového učení dělí následovně: B2B i B2C (15.7%), Obchod (B2B) (84.3%).
Jaké jsou nejnovější SaaS společnosti na platformě Nasazení modelu strojového učení?
Mezi naposledy objevené SaaS společnosti Nasazení modelu strojového učení patří Unrelabel, ACSI, Kirelta, ohmyhf, Jozu. SaaS Browser neustále vyhledává a indexuje nové softwarové produkty pomocí proprietární infrastruktury procházení.
O prohlížeči SaaS
SaaS Browser je největší a nejaktuálnější SaaS databáze na internetu – dokonalý nástroj pro vyhledávání a výzkum pro SaaS společnosti.
Nové nástroje objevujeme týdny po jejich uvedení na trh, ještě předtím, než se objeví v databázích Apollo, ZoomInfo nebo jiných. Naše platforma vytvořená pro tento účel sleduje výhradně skutečné softwarové produkty s ověřenými daty, na rozdíl od generických nástrojů pro vyhledávání produktů zamořených agenturami, konzultačními společnostmi a zastaralými nabídkami.
Od podniků z žebříčku Fortune 500 až po startupy založené na vlastních zdrojích, které se tento týden objevují – pokud se jedná o SaaS, sledujeme to.
Jak se tato čísla počítají
- Celkový software. Počet zveřejněných SaaS společností aktuálně uvedených pro tento výběr. Počítány jsou pouze společnosti, které projdou našimi automatizovanými kontrolami kvality.
- Nové (posledních 30 dní). Čistý počet SaaS společností nově zveřejněných pro tento výběr za posledních 30 dní.
- Průměrný věk (roky). Medián stáří, v letech, společností v tomto výběru, založený na roce založení. Medián je prostřední hodnota, takže polovina je starší a polovina mladší.
- Nové (posledních 365 dní). Počet SaaS společností zveřejněných pro tento výběr za posledních 365 dní.
- Stloukané (minulý rok). Společnosti zveřejněné v posledním roce, které již nejsou uvedeny — přešly do offline, byly odstraněny nebo přestaly procházet našimi kontrolami kvality.
- Roční míra odchodu. Roční míra churnu — churnované společnosti jako procento všech společností zveřejněných za poslední rok (stále uvedené plus churnované).
- Bezplatná zkušební verze. Procento uvedených společností v tomto výběru, které nabízejí zkušební verzi zdarma.
- Rozložení velikosti společností. Rozdělení společností podle počtu zaměstnanců: samostatný (1), malý (2–50), střední (51–200), velký (201–1,000), enterprise (1,000+). Procenta jsou ze společností s daty o zaměstnancích.
- Průměrné hodnocení domény. Medián domain ranku (0–100) napříč uvedenými společnostmi, měřítko autority ve vyhledávačích. Vyšší je silnější. Zobrazeno oproti celkovému mediánu napříč všemi SaaS pro porovnání.
- Průměrný počet odkazujících domén. Medián počtu unikátních odkazujících domén (odlišných externích webů odkazujících na společnost) napříč uvedenými společnostmi.
- Průměrná vyvolávací cena (USD). Medián vstupní měsíční ceny (USD) napříč společnostmi v tomto výběru s cenovými daty.
- Průměrná nejvyšší cena (USD). Medián prémiové měsíční ceny (USD) napříč společnostmi v tomto výběru s cenovými daty.
- Skóre saturace. Skóre nasycenosti trhu 0–100 kombinující celkový počet produktů, autoritu domény, odkazující domény, stáří společnosti, růst návštěvnosti, ceny a přítomnost v enterprise segmentu. Vyšší znamená konkurenčnější.
- Rozdělení B2B / B2C. Rozdělení společností podle cílového trhu — firemní (B2B), spotřebitelský (B2C) nebo obojí — mezi těmi s daty o typu zákazníka.
