데이터 중심 학습
모델 구조보다 학습 데이터의 품질, 선택, 구성 및 가중치를 최적화하여 성능을 높이는 접근 방식이다. 고정된 데이터셋으로 파라미터만 튜닝하는 대신 학습 과정에서 유의미한 데이터를 동적으로 선별하여 학습 효율을 극대화한다.