XML

XML, o Lenguaje de Marcas Extensible, es un lenguaje de marcas diseñado para codificar documentos en un formato legible tanto por humanos como por máquinas. Se utiliza ampliamente para el almacenamiento y transporte de datos, especialmente en configuraciones e intercambio de datos entre sistemas. A diferencia de HTML, que está diseñado para mostrar datos, XML está diseñado para describir y transportar datos, centrándose en lo que son los datos más que en su aspecto. Su flexibilidad y universalidad lo han convertido en la piedra angular de muchos ámbitos tecnológicos, como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Comprender la estructura XML

Los documentos XML se estructuran mediante etiquetas, atributos y elementos. Las etiquetas, entre corchetes angulares < >definen el inicio y el final de los elementos. Los elementos son los componentes básicos de un documento XML, y representan categorías o estructuras de datos. Los atributos proporcionan información adicional sobre los elementos y se incluyen dentro de la etiqueta de inicio. Por ejemplo, en la descripción de un conjunto de datos, podrías utilizar XML para definir los campos de datos y sus propiedades. Un elemento podría ser <image>y un atributo puede especificar su formato, como <image format="JPEG">. Este enfoque estructurado permite una representación jerárquica de los datos, lo que facilita su análisis y procesamiento tanto por humanos como por máquinas. Puedes encontrar similitudes en la estructura con YAMLXML es otro lenguaje de serialización de datos legible por humanos, pero XML se caracteriza por su sintaxis verborreica basada en etiquetas.

Relevancia en IA y ML

En el contexto de la IA y el ML, XML desempeña varias funciones cruciales. A menudo se utiliza para:

• Almacenamiento de anotaciones de datos: XML es un formato habitual para almacenar anotaciones en conjuntos de datos, sobre todo en visión por ordenador. Por ejemplo, las coordenadas de los cuadros delimitadores para tareas de detección de objetos se guardan frecuentemente en archivos XML, detallando la ubicación y la clase de los objetos dentro de las imágenes. Estas anotaciones son esenciales para entrenar modelos como Ultralytics YOLO para tareas como la segmentación de imágenes o la estimación de poses.
• Archivos de configuración: XML se utiliza para crear archivos de configuración para aplicaciones de software, incluidos los marcos de ML. Estos archivos pueden definir parámetros para el entrenamiento de modelos, pasos de preprocesamiento de datos o ajustes de despliegue. Aunque formatos más nuevos como JSON o YAML están ganando popularidad para la configuración debido a su sintaxis más sencilla, XML sigue siendo prevalente en sistemas heredados y entornos empresariales.
• Intercambio de datos: El formato estandarizado de XML facilita el intercambio de datos entre distintos sistemas y plataformas. En los conductos de IA, puede ser necesario transferir datos entre varias etapas, desde la recogida de datos y el preprocesamiento hasta el entrenamiento y despliegue del modelo. XML proporciona un formato coherente para este intercambio de datos, garantizando la compatibilidad y la interoperabilidad.

Aplicaciones reales de XML en IA/ML

1. Análisis de imágenes médicas: En el análisis de imágenes médicas, el XML se utiliza a menudo para almacenar anotaciones de imágenes médicas como radiografías, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas. Los radiólogos pueden anotar regiones de interés, como tumores o fracturas, y guardar estas anotaciones en formato XML junto con los datos de la imagen. Estas anotaciones XML se utilizan después para entrenar modelos de IA que detecten automáticamente anomalías en las imágenes médicas, ayudando al diagnóstico y la planificación del tratamiento.
2. Configuración robótica: En robótica, sobre todo en sistemas que aprovechan la visión por ordenador, XML puede configurar los sensores del robot y los conductos de procesamiento de la visión. Por ejemplo, un archivo XML podría definir los parámetros de la cámara, los algoritmos de procesamiento de imágenes y los modelos de detección de objetos (como los modelos Ultralytics YOLO desplegados en NVIDIA Jetson) utilizados en un sistema robótico para la navegación o la manipulación de objetos.

Aunque ahora se prefieren con frecuencia formatos como JSON para el intercambio de datos basado en la web y configuraciones más ligeras, la robusta estructura de XML y su amplia adopción garantizan su continua relevancia en diversos aspectos de la IA y el aprendizaje automático, sobre todo cuando se necesita una representación de datos estandarizada, verbosa y estructurada.