Tel que publié sur labelbox.com. Capturé par usedby le 7 oct. 2026.
Ce qui s’est passé
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.
Résumé rédigé par usedby à partir de la page source, en anglais. Les chiffres sont ceux de Labelbox et de Edelman, pas les nôtres.
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.
Ce que dit le témoignage, et ce que nous avons vérifié
Nous avons comparé le témoignage à sa page en ligne le 7 oct. 2026.
- L’extrait cité plus hautVérifiéCopié mot pour mot depuis la page, près du nom de Edelman.
- Edelman utilise LabelboxVérifiéLigne de niveau Confirmé. Dernière vérification, toutes sources confondues : 7 oct. 2026.
- Le résultat lui-mêmeNon vérifiéNous le citons ; nous ne l’avons pas mesuré.
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