27.1 모델 중심에서 데이터 중심으로 (From Model-Centric to Data-Centric AI)

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