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Allgemeine KI- und maschinelles Lernen-Werkzeuge umfassen Plattformen zum Aufbau, Deployment und Management von ML-Modellen sowie Infrastruktur-, Auswertungs- und Workflow-Tools, die KI-Entwicklung breit unterstützen. Mit 674 Tools deckt diese Kategorie ein weites Spektrum ab – von No-Code-ML-Baukästen bis hin zu entwicklerorientierten MLOps-Infrastrukturen.

Voicemod

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Echtzeit-Stimmveränderer für Gaming und Streaming

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Dialpad

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KI-Contact-Center für Omnichannel-Kommunikation

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Respeecher

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Professionelle KI-Stimmgenerierung für Produktion und Studios

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Research Studio

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KI-gestützte Analyse für UX-Forschungsdaten

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Metaforms

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Umfragedaten verarbeiten und Erkenntnisse mit KI gewinnen

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Maibrain

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Business Intelligence aus mehreren Datenquellen

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Imgproof

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Textkontrolle in Bildern und Werbemitteln

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Nativish

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KI-Schreibwerkzeug, das sicheres Schreiben in einer Fremdsprache ermöglicht

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Split Prompt

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Komplexe Prompts aufteilen für bessere LLM-Antworten

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Mixpeek

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Text, Bilder und Videos gleichzeitig durchsuchen

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Listen411

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Podcasts in 1 Minute transkribieren für 1 Dollar pro Stunde

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Thegist

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Slack-Threads und Kanäle automatisch zusammenfassen

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Diese Kategorie richtet sich an sehr unterschiedliche Zielgruppen. Plattformen wie Ultracode und Workverse setzen auf Automatisierung und Produktivitätsanwendungen auf KI-Basis, während Infrastrukturtools wie EdgeTrace Ingenieure beim Management von Modell-Pipelines und der Überwachung von Produktionssystemen unterstützen. Tools wie Userpersona und Hippo Scribe wenden Techniken des maschinellen Lernens auf spezifische Aufgaben an, etwa Persona-Generierung oder medizinische Transkription. Das verbindende Element ist, dass sie auf maschinellem Lernen basieren, sich aber nicht eindeutig in ein enges Segment wie Bildgenerierung oder Sprach-zu-Text einordnen lassen. Bei der Navigation durch diese Kategorie sind die nützlichsten Filter die technische Tiefe (No-Code vs. API-first), die Deployment-Umgebung (Cloud vs. Self-Hosted) und der Anwendungsfall. Viele Enterprise-Tools erfordern individuelle Preisangebote, während Entwickler-Tools häufig nutzungsbasierte Abrechnung anbieten. Die Auswertung von Modellgenauigkeit und Latenz auf den eigenen Daten ist fast immer notwendig, bevor man sich für den Produktionseinsatz entscheidet.