XML, 즉 확장 가능한 마크업 언어는 데이터를 저장하고 전송하기 위해 설계된 다목적의 널리 사용되는 마크업 언어입니다. 데이터를 표시하는 데 사용되는 HTML과 달리 XML은 주로 데이터 관리에 중점을 두기 때문에 다양한 시스템 간에 데이터를 교환하는 데 필수적인 도구입니다. 사람이 읽을 수 있고 기계가 읽을 수 있어 데이터를 유연하고 쉽게 구조화할 수 있습니다.
AI와 머신러닝 영역에서 XML은 데이터 통신과 저장에 있어 중추적인 역할을 합니다. ML 모델은 훈련과 평가를 위해 대량의 데이터 세트가 필요한 경우가 많기 때문에 복잡한 데이터 구조를 유지할 수 있는 XML은 시스템과 애플리케이션 간의 데이터 교환에 유용한 형식입니다. 이러한 기능은 여러 플랫폼에서 데이터를 원활하게 공유해야 하는 분산형 AI 시스템에서 매우 중요합니다.
XML은 AI 모델 학습에서 데이터 교환에 자주 사용됩니다. 예를 들어, 특히 객체 감지와 같이 구조화된 데이터 입력이 필요한 애플리케이션에서 원활한 모델 학습을 위해 XML로 포맷된 데이터 세트를 Ultralytics HUB로 효율적으로 가져올 수 있습니다. Ultralytics YOLO.
AI 시스템은 모델과 애플리케이션의 매개변수를 정의하는 구성 파일에 XML을 자주 사용합니다. 이는 클라우드 컴퓨팅 설정과 같이 사용자 정의 설정을 모호함 없이 보존하고 플랫폼 간에 전송해야 하는 시나리오에서 특히 유용합니다.
XML과 JSON은 모두 데이터 교환에 사용되지만, 서로 다른 용도로 사용되며 뚜렷한 특징을 가지고 있습니다:
JSON과 XML을 자세히 비교하려면 XML 용어집 페이지를 참조하세요.
XML은 대규모 시스템, 특히 자동화된 머신 러닝(AutoML)과 관련된 시스템에서 중요한 역할을 합니다. 워크플로, 파이프라인 및 구성을 정의하는 데 도움이 되며, 시스템의 모든 구성 요소가 잘 정의되고 상호 운용되도록 보장합니다.
더 자세히 알아보려면 실제 시나리오에서의 사용을 보여주는 예제와 연습 문제를 포함하여 XML과 그 애플리케이션에 대한 포괄적인 소개를 제공하는 W3Schools XML 튜토리얼을 살펴보세요.
요약하자면, XML은 특히 유연성, 호환성, 검증이 필수적인 AI 및 머신 러닝 환경에서 데이터 교환의 초석으로 남아 있습니다. 데이터 표현에 대한 구조화된 접근 방식은 다양한 시스템과 플랫폼에서 효율적인 협업과 통합을 지원합니다.
