O primeiro conjunto de modelos de machine learning foi construído, combinando várias famílias de modelos em uma abordagem de avaliação inicial. Durante esse trabalho, foi descoberta e corrigida uma falha na forma como as labels de treinamento eram definidas. Foi um exemplo inicial e de baixo risco de um padrão que mais tarde se tornou uma disciplina central: detectar um problema de rotulagem ou vazamento de dados antes que ele infle silenciosamente um resultado.