Andrew Ng이 제안한 AI에 대한 새로운 방향성으로 기존에 코드, 즉 모델 자체에 포커싱을 맞췄다면 그 시각은 데이터로 옮겨서 데이터의 질 향상, 노이즈 제거를 통해서 양질의 데이터를 만든다면 적은 데이터로도 성능을 향상 시킬 수 있다는 이야기다. 위 처럼 데이터 질이 향상된다면 보다 적은 양으로도 충분한 결과를 도출해낼 수 있다. Accuracy가 0.6을 살펴보면 noisy data는 clean data에 비해서 더 많은 데이터량을 필요로 한다. 뿐만 아니라 데이터 레이블의 일관적으로 유지 시켜야 한다. Andrew Ng은 이에 MLOps를 적극적으로 활용해야 한다고 제안하였다.
