Tal como se publicó en labelbox.com. Capturado por usedby el 7 oct 2026.
Qué pasó
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.
Resumen escrito por usedby a partir de la página de origen, en inglés. Las cifras son de Labelbox y de Edelman, no nuestras.
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.
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.
Lo que dice la historia, y lo que verificamos
Comparamos la historia con su página en línea el 7 oct 2026.
- El pasaje citado arribaVerificadoCopiado palabra por palabra de la página, cerca del nombre de Edelman.
- Edelman usa LabelboxVerificadoLínea de nivel Confirmado. Última verificación entre todas las fuentes: 7 oct 2026.
- El resultado en síNo verificadoLo citamos; no lo medimos.
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