XML

XMLの構造を理解する

XML では、角括弧 (< >).これらのタグは、データ構造を表す基本的な構成要素であるエレメントを定義します。要素には、テキスト・データ、入れ子になった他の要素、またはその組み合わせを含めることができ、階層ツリーのような構造を形成します。タグは属性を持つこともでき、属性は要素に関する付加的なメタデータを提供する。例えば、書籍データを記述したXMLファイルは次のようになります。 <book category="fiction"><title>Example Novel</title><author>Jane Doe</author></book>.この明示的な構造は、他のフォーマットよりも冗長な場合もありますが、XSD (XMLスキーマ定義)、データの一貫性を確保する。 データ前処理 のステージがある。

AIとMLにおける関連性

JSONや YAMLのような新しいフォーマットは、その簡潔さゆえに特定のタスクでますます人気が高まっているが、XMLはAIやMLのいくつかの重要な分野では依然として関連している：

• データ注釈：XMLは、コンピュータビジョン（CV）タスクにおける注釈を保存するための一般的なフォーマットである。物体検出の場合、XMLファイルには画像内の各物体のクラスラベルとバウンディングボックスの座標が詳細に記述されていることが多い。同様に、画像セグメンテーションにおけるポリゴンの定義にも使用できる。多くのベンチマークデータセットは、グランドトゥルースデータをXMLに依存している。適切なデータ収集とアノテーションは、正確なモデルを学習するために不可欠なステップである。
• モデルの設定： Ultralytics 設定ファイルとしてYAMLが好まれることが多いが、他のフレームワークや古いシステムではXMLがモデルアーキテクチャ、トレーニングパラメータ、実験設定を定義するために使われることがある。XMLは構造化されているため、複雑な設定も可能です。
• モデルの相互運用性： 予測モデル・マークアップ言語（PMML）は、訓練された統計モデルやデータマイニングモデルを表現するために設計されたXMLベースの標準です。PMMLは、あるシステム（例えばScikit-learnを使用）でトレーニングされたモデルを、コードを書き換えることなく別のシステム（例えばプロダクションスコアリングエンジン）にデプロイすることを可能にし、モデルのデプロイを容易にします。これは、MLOps（機械学習オペレーション）における重要な課題に対処するものです。
• データ交換：XMLは、AIシステムの異なるコンポーネント間や組織間で構造化データを交換するための堅牢なフォーマットとして機能する。プラットフォームに依存しないため、さまざまなソフトウェア環境でデータを確実に解析することができ、スケーラブルなAIソリューションの構築に不可欠です。

XMLと関連フォーマット

XMLを他の一般的なデータ・シリアライゼーション・フォーマットと区別することは有益である：

• JSON（JavaScript Object Notation）：XMLのタグベースの構文に比べ、JSONはJavaScriptオブジェクトから派生した、より軽量なキーと値のペア構造を使用しています。JSONは一般的に冗長でなく、ウェブアプリケーションやAPIが解析しやすい。詳しくはJSONの公式規格を参照。XMLには名前空間とスキーマのサポートが組み込まれていますが、JSONは通常、検証のために外部の規約に依存しています。
• YAML (YAML Ain't Markup Language)： YAMLは人間の読みやすさを優先し、タグや括弧の代わりにインデントを使って構造を表します。YAMLはMLプロジェクト( Ultralytics YOLOモデルを含む）やKubernetesのようなinfrastructure-as-codeツールの設定ファイルによく使われる。詳細については、YAMLの仕様を参照してください。

AI/MLにおけるXMLの実世界応用

1. PASCAL Visual Object Classes (VOC) データセット：この有力な物体検出データセットは、以下のようなモデルのベンチマークに広く使用されている。 YOLOv8や YOLO11のようなモデルのベンチマークに広く使用されている。各XMLファイルは画像に対応し、画像ソース、サイズ、クラスラベル（例：'車'、'人'）とバウンディングボックス座標（xmin、ymin、xmax、ymax）を含む各注釈付きオブジェクトの詳細に関する情報を含んでいます。詳細はPASCAL VOCの公式ウェブサイトをご覧ください。また、VOCデータセットのドキュメントで Ultralytics モデルでの使用方法をご覧いただけます。Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、カスタムモデルをトレーニングするためにこのようなデータセットを管理するのに役立ちます。
2. 医用画像メタデータ（DICOM）： DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）標準は、医療画像の保存と伝送のために医療現場で広く使われている。DICOM自体はバイナリ形式ですが、患者情報、撮影パラメータ、診断所見など、画像に関連する広範なメタデータを表現するためにXMLが一般的に使用されています。この構造化されたメタデータは、医用画像解析のタスクに不可欠であり、研究者や臨床医がデータセットをフィルタリングし、診断AIモデル（AI in Radiology）を訓練し、AIヘルスケアアプリケーションでトレーサビリティを確保することを可能にする。

まとめると、必ずしも最も簡潔なフォーマットではないが、XMLの構造化された性質、拡張性、および堅牢な検証機能は、AIおよびMLの特定の分野、特にデータ注釈標準、PMMLのようなモデル交換フォーマット、およびエンタープライズデータ統合において、XMLの継続的な役割を保証する。XMLに精通していることは、現場の多様なデータソースやツールをナビゲートする上で貴重である。