Se construyó el primer conjunto de modelos de machine learning, combinando varias familias de modelos en un enfoque de evaluación temprano. Durante este trabajo se descubrió y corrigió un defecto en cómo se definían las etiquetas de entrenamiento. Fue un ejemplo temprano y de bajo riesgo de un patrón que más tarde se convirtió en una disciplina central: detectar un problema de etiquetado o fuga de datos antes de que infle silenciosamente un resultado.