XML（Extensible Markup Language）は、人間が読むことも機械が読むこともできる形式で文書をエンコードするために設計されたマークアップ言語である。データの保存や転送、特にシステム間の構成やデータ交換に広く使われている。データを表示するために設計されたHTMLとは異なり、XMLはデータを記述し、伝送するために設計されており、見た目よりもデータの内容に重点を置いている。その柔軟性と普遍性により、人工知能や機械学習など、多くの技術領域で基礎となっている。
XMLの構造を理解する
XML文書はタグ、属性、要素を用いて構造化されます。角括弧で囲まれたタグ < >要素の開始と終了を定義する。要素はXML文書の基本的な構成要素であり、データのカテゴリーや構造を表す。属性は要素に関する追加情報を提供し、開始タグの中に含まれる。例えば、データセットの記述では、XMLを使ってデータフィールドとそのプロパティを定義します。要素は次のようになる。 <image>のように、属性はそのフォーマットを指定する。 <image format="JPEG">.この構造化アプローチにより、階層的なデータ表現が可能になり、人間でも機械でも解析や処理が容易になる。以下のような構造上の類似点を見つけることができるかもしれない。 ヤムルXMLも人間が読めるデータ・シリアライズ言語であるが、XMLの特徴は冗長なタグ・ベースの構文である。
AIとMLにおける関連性
AIやMLの文脈では、XMLはいくつかの重要な役割を果たしている。XMLは次のような用途によく使われる：
- データ注釈の保存：XMLは、特にコンピュータビジョンにおいて、データセットの注釈を保存するための一般的なフォーマットである。例えば、物体検出タスクのバウンディングボックス座標は、画像内の物体の位置とクラスの詳細を示すXMLファイルに頻繁に保存されます。このような注釈は、画像セグメンテーションや 姿勢推定などのタスクのために、Ultralytics YOLO 。
- 設定ファイル：XMLは、MLフレームワークを含むソフトウェアアプリケーションの設定ファイルを作成するために使用される。これらのファイルは、モデルのトレーニング、データの前処理ステップ、またはデプロイの設定のためのパラメータを定義することができます。JSONやYAMLのような新しいフォーマットは、よりシンプルな構文であるため、コンフィギュレーション用として人気を集めていますが、XMLはレガシーシステムやエンタープライズ環境では依然として普及しています。
- データ交換：XMLの標準化されたフォーマットは、異なるシステムやプラットフォーム間でのデータ交換を容易にする。AIパイプラインでは、データの収集や前処理からモデルのトレーニングやデプロイまで、さまざまな段階間でデータを転送する必要があります。XMLはこのデータ交換に一貫したフォーマットを提供し、互換性と相互運用性を確保します。
AI/MLにおけるXMLの実世界応用
- 医療画像解析： 医療画像解析では、X線、CTスキャン、MRIなどの医療画像の注釈を保存するためにXMLがよく使用される。放射線技師は、腫瘍や骨折などの関心領域に注釈を付け、画像データと一緒にXML形式で保存することがある。これらのXML注釈は、医療画像の異常を自動的に検出するAIモデルの学習に使用され、診断や治療計画を支援する。
- ロボット工学の構成：ロボット工学、特にコンピュータビジョンを活用したシステムでは、XMLによってロボットセンサーやビジョン処理パイプラインを構成することができる。例えば、ナビゲーションや物体操作のためのロボットシステムで使用されるカメラパラメータ、画像処理アルゴリズム、物体検出モデル（NVIDIA Jetsonで展開されるUltralytics YOLO モデルのような）をXMLファイルで定義することができる。
JSONのようなフォーマットは、現在、ウェブベースのデータ交換やより軽量な構成に頻繁に好まれているが、XMLの堅牢な構造と幅広い採用により、特に標準化され、冗長で、構造化されたデータ表現が必要なAIや機械学習の様々な側面において、XMLの継続的な関連性が保証されている。
