Emly Labs
AllgemeinPlattform zum Erstellen und Bereitstellen von KI-Apps
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.
Plattform zum Erstellen und Bereitstellen von KI-Apps
Rechtliche Recherche und Fallanalyse
User Stories, Bug-Tracking und Aufgabenverwaltung vereinfachen
E-Mails in Sekunden schreiben mit kostenloser KI-Chrome-Erweiterung
3D-Modelle aus Text, Bildern oder Skizzen generieren
KI-gestütztes Bewertungsmanagement im Markenstil
LLM-Leistung und Bias überwachen und auswerten
Verzeichnis thailändischer Glücksspiel-Websites
Native macOS-App für ChatGPT und GPT-4 mit Assistant API
Innen- und Außenräume mit KI gestalten
KI-Agenten für Account-based Sales und ABM
Zugängliche Bildbeschreibungen automatisch generieren
Anbieter, Datum und Beträge automatisch aus Belegen extrahieren
Detaillierte Reiserouten in Sekunden generieren
Live-Übersetzung und KI-gestützte Sprachdolmetschung
Code-Reviews automatisieren
ChatGPT-Gespräche im Team teilen und verwalten
KI-Workflows per Slash-Befehlen ausführen
Online-Fotobox mit KI-Stileffekten für Events
KI überall auf dem Mac per Tastenkürzel nutzen
Twitter Spaces automatisch transkribieren und zusammenfassen
KI-Laufanalyse für Technik und Verletzungsprävention
Automatisierte Code-Reviews auf Bugs, Sicherheit und Performance
Vokabellernen mit Karteikarten in mehreren Sprachen
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.