XML (Extensible Markup Language) ist eine Auszeichnungssprache zur Kodierung von Dokumenten in einem Format, das sowohl für Menschen als auch für Maschinen lesbar ist. Sie wird häufig für die Datenspeicherung und den Datentransport verwendet, insbesondere bei Konfigurationen und beim Datenaustausch zwischen Systemen. Im Gegensatz zu HTML, das für die Darstellung von Daten entwickelt wurde, ist XML für die Beschreibung und den Transport von Daten gedacht, wobei der Schwerpunkt darauf liegt, was die Daten sind und nicht, wie sie aussehen. Seine Flexibilität und Universalität haben es zu einem Eckpfeiler in vielen Technologiebereichen gemacht, darunter künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.
Die XML-Struktur verstehen
XML-Dokumente sind durch Tags, Attribute und Elemente strukturiert. Tags, eingeschlossen in spitzen Klammern < >definieren den Anfang und das Ende von Elementen. Elemente sind die Grundbausteine eines XML-Dokuments und stellen Datenkategorien oder Strukturen dar. Attribute liefern zusätzliche Informationen über die Elemente und sind im Start-Tag enthalten. In einer Datensatzbeschreibung kannst du zum Beispiel XML verwenden, um Datenfelder und ihre Eigenschaften zu definieren. Ein Element könnte sein <image>und ein Attribut kann sein Format angeben, wie <image format="JPEG">. Dieser strukturierte Ansatz ermöglicht eine hierarchische Datendarstellung, so dass die Daten sowohl von Menschen als auch von Maschinen leicht geparst und verarbeitet werden können. Du findest vielleicht Ähnlichkeiten in der Struktur zu YAMLXML ist eine weitere, für Menschen lesbare Sprache zur Datenserialisierung, aber XML zeichnet sich durch seine ausführliche, tagbasierte Syntax aus.
Relevanz in KI und ML
Im Zusammenhang mit KI und ML spielt XML mehrere wichtige Rollen. Es wird oft verwendet für:
- Speicherung von Datenkommentaren: XML ist ein gängiges Format für die Speicherung von Datenkommentaren, insbesondere in der Computer Vision. So werden z. B. die Bounding-Box-Koordinaten für Objekterkennungsaufgaben häufig in XML-Dateien gespeichert, in denen die Position und die Klasse von Objekten in Bildern angegeben sind. Diese Angaben sind wichtig für das Training von Modellen wie Ultralytics YOLO für Aufgaben wie die Bildsegmentierung oder die Posenschätzung.
- Konfigurationsdateien: XML wird verwendet, um Konfigurationsdateien für Softwareanwendungen, einschließlich ML-Frameworks, zu erstellen. In diesen Dateien können Parameter für das Modelltraining, die Vorverarbeitung von Daten oder Einstellungen für die Bereitstellung festgelegt werden. Während neuere Formate wie JSON oder YAML aufgrund ihrer einfacheren Syntax für die Konfiguration immer beliebter werden, ist XML in Altsystemen und Unternehmensumgebungen nach wie vor weit verbreitet.
- Datenaustausch: Das standardisierte Format von XML erleichtert den Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemen und Plattformen. In KI-Pipelines müssen Daten unter Umständen zwischen verschiedenen Phasen ausgetauscht werden, von der Datenerfassung und -vorverarbeitung bis hin zum Modelltraining und -einsatz. XML bietet ein einheitliches Format für diesen Datenaustausch und gewährleistet Kompatibilität und Interoperabilität.
Reale Anwendungen von XML in KI/ML
- Medizinische Bildanalyse: In der medizinischen Bildanalyse wird XML häufig verwendet, um Anmerkungen zu medizinischen Bildern wie Röntgenaufnahmen, CT-Scans und MRTs zu speichern. Radiologen und Radiologeninnen können interessante Regionen wie Tumore oder Frakturen markieren und diese Anmerkungen im XML-Format zusammen mit den Bilddaten speichern. Diese XML-Anmerkungen werden dann verwendet, um KI-Modelle zu trainieren, die automatisch Anomalien in medizinischen Bildern erkennen und so bei der Diagnose und Behandlungsplanung helfen.
- Robotik-Konfiguration: In der Robotik, vor allem in Systemen, die Computer Vision nutzen, kann XML die Robotersensoren und Bildverarbeitungspipelines konfigurieren. Eine XML-Datei kann zum Beispiel die Kameraparameter, Bildverarbeitungsalgorithmen und Objekterkennungsmodelle (wie Ultralytics YOLO Modelle, die auf NVIDIA Jetson eingesetzt werden) definieren, die in einem Robotersystem zur Navigation oder Objektmanipulation verwendet werden.
Während Formate wie JSON heute häufig für den webbasierten Datenaustausch und leichtere Konfigurationen bevorzugt werden, sorgen die robuste Struktur und die weite Verbreitung von XML dafür, dass es in verschiedenen Bereichen der KI und des maschinellen Lernens weiterhin von Bedeutung ist, insbesondere wenn eine standardisierte, ausführliche und strukturierte Datendarstellung erforderlich ist.
