O caso de uso: como Ancestry implanta Labelbox
Ancestry's data science team uses Labelbox's model-assisted labeling and native image and text editors to produce training signal for models that extract genealogical data from historical records. Domain experts take part in the feedback and review loop, which supports a weekly model iteration cycle.
Nas palavras do cliente
Before Labelbox, we could train a model pretty quickly and evaluate against validation test sets, but getting data processed and reviewed took forever. Having a strong collaborative expert feedback service helped us get to a weekly iteration cycleOutras ferramentas de IA usadas por Ancestry
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Com base no estudo de caso publicado por Labelbox. Verificamos as evidências públicas; os resultados são informados pelo fornecedor.
labelbox.com- Última verificação
- 7 de out. de 2026
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Ancestry adopted Labelbox’s model-assisted data workflows, combining automated labeling with expert human feedback directly within native image and text editors. This approach accelerated signal generation while enabling domain experts to actively participate in data processing and review.