Der Anwendungsfall: wie Edelman Labelbox einsetzt
Edelman's Data & Intelligence team uses Labelbox to produce training data for proprietary models that score consumer trust in brands from web text. The process includes selecting contributors, incorporating internal domain-expert feedback, and assessing data quality, with the Python SDK connected to its AWS data lake.
In den Worten des Kunden
one of the most important components is around domain expertise. Expert feedback is expensive. It's less expensive than it used to be thanks to services like Labelbox, but it’s still a time intensive process, so we first need to incorporate the domain expertise that we have across our business and our clients and then pull that into ML projects.Weitere KI-Tools von Edelman
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Auf Basis der veröffentlichten Fallstudie von Labelbox. Wir prüfen die öffentlichen Belege; die Ergebnisse gibt der Anbieter an.
labelbox.com- Zuletzt geprüft
- 7. Okt. 2026
Screenshot der Quelle öffnen Was die Fallstudie behauptet und was wir geprüft haben
Was wir mit der Seite verglichen haben.
- Die oben zitierte PassageGeprüft
Wörtlich von der Seite übernommen, nahe dem Namen Edelman.
- Edelman nutzt LabelboxGeprüft
Eintrag mit Stufe Bestätigt.
- Das Ergebnis selbstNicht geprüft
Wir zitieren es; wir haben es nicht gemessen.
The key step was folding in internal domain experts who carry institutional knowledge of brand trust, answering questions like “what indicates trust?” and “how do you spot a crisis?” to refine the signal.