27.1 모델 중심에서 데이터 중심으로 (From Model-Centric to Data-Centric AI) 27.1모델 중심에서 데이터 중심으로 (From Model-Centric to Data-Centric AI) 27.1.1로봇 학습의 병목(Bottleneck): 알고리즘이 아닌 데이터 부족 문제 27.1.2데이터의 양 vs 질(Quality vs Quantity): 큐레이션(Curation)과 프루닝(Pruning)의 중요성 27.1.3이종 로봇 데이터(Cross-Embodiment Data)의 통합: Open X-Embodiment 데이터셋과 표준화 과제 27.1.4데이터 플라이휠(Data Flywheel): 배포된 로봇을 통한 지속적인 데이터 수집 및 자가 개선 루프