Был построен первый стек моделей машинного обучения, объединивший несколько семейств моделей в ранний подход к оценке. В ходе этой работы был обнаружен и исправлен изъян в определении обучающих меток. Это был ранний, малозначимый на тот момент пример паттерна, который позже стал одной из ключевых дисциплин: ловить проблему меток или утечки данных прежде, чем она незаметно завысит результат.