XML, ou Extensible Markup Language, é uma linguagem de marcação concebida para codificar documentos num formato legível tanto por humanos como por máquinas. É amplamente utilizada para armazenamento e transporte de dados, especialmente em configurações e intercâmbio de dados entre sistemas. Ao contrário do HTML, que foi concebido para apresentar dados, o XML foi concebido para descrever e transportar dados, centrando-se no que os dados são e não no seu aspeto. A sua flexibilidade e universalidade tornaram-na uma pedra angular em muitos domínios tecnológicos, incluindo a inteligência artificial e a aprendizagem automática.
Compreender a estrutura XML
Os documentos XML são estruturados utilizando etiquetas, atributos e elementos. As etiquetas, entre parêntesis angulares < >define o início e o fim dos elementos. Os elementos são os blocos de construção básicos de um documento XML, representando categorias ou estruturas de dados. Os atributos fornecem informações adicionais sobre os elementos e são incluídos na etiqueta de início. Por exemplo, numa descrição de um conjunto de dados, podes utilizar XML para definir campos de dados e as suas propriedades. Um elemento pode ser <image>e um atributo pode especificar o seu formato, como <image format="JPEG">. Esta abordagem estruturada permite a representação hierárquica dos dados, facilitando a sua análise e processamento por humanos e máquinas. Poderás encontrar semelhanças na estrutura com YAMLA XML é uma outra linguagem de serialização de dados legível por humanos, mas a XML caracteriza-se pela sua sintaxe verbosa e baseada em etiquetas.
Relevância em IA e ML
No contexto da IA e do ML, a XML desempenha vários papéis cruciais. É frequentemente utilizada para:
- Armazenamento de anotações de dados: O XML é um formato comum para armazenar anotações em conjuntos de dados, especialmente na visão por computador. Por exemplo, as coordenadas da caixa delimitadora para tarefas de deteção de objectos são frequentemente guardadas em ficheiros XML, detalhando a localização e a classe dos objectos nas imagens. Estas anotações são essenciais para treinar modelos como Ultralytics YOLO para tarefas como a segmentação de imagens ou a estimativa de pose.
- Ficheiros de configuração: O XML é utilizado para criar ficheiros de configuração para aplicações de software, incluindo estruturas de ML. Estes ficheiros podem definir parâmetros para a formação de modelos, passos de pré-processamento de dados ou definições de implementação. Embora os formatos mais recentes, como JSON ou YAML, estejam a ganhar popularidade para a configuração devido à sua sintaxe mais simples, o XML continua a ser predominante em sistemas antigos e ambientes empresariais.
- Troca de dados: O formato normalizado do XML facilita a troca de dados entre diferentes sistemas e plataformas. Nos pipelines de IA, os dados podem ter de ser transferidos entre várias fases, desde a recolha de dados e o pré-processamento até à formação e implementação do modelo. O XML fornece um formato consistente para este intercâmbio de dados, garantindo a compatibilidade e a interoperabilidade.
Aplicações reais de XML em IA/ML
- Análise de imagens médicas: Na análise de imagens médicas, o XML é frequentemente utilizado para armazenar anotações de imagens médicas, como raios X, tomografias computorizadas e ressonâncias magnéticas. Os radiologistas podem anotar regiões de interesse, como tumores ou fracturas, e guardar essas anotações em formato XML juntamente com os dados da imagem. Estas anotações XML são depois utilizadas para treinar modelos de IA para detetar automaticamente anomalias em imagens médicas, ajudando no diagnóstico e no planeamento do tratamento.
- Configuração de robótica: Na robótica, em particular nos sistemas que utilizam a visão por computador, o XML pode configurar os sensores do robô e as condutas de processamento da visão. Por exemplo, um ficheiro XML pode definir os parâmetros da câmara, os algoritmos de processamento de imagem e os modelos de deteção de objectos (como os modelos Ultralytics YOLO implementados em NVIDIA Jetson) utilizados num sistema robótico para navegação ou manipulação de objectos.
Embora formatos como o JSON sejam agora frequentemente preferidos para a troca de dados com base na Web e configurações mais leves, a estrutura robusta do XML e a sua ampla adoção garantem a sua relevância contínua em vários aspectos da IA e da aprendizagem automática, especialmente quando é necessária uma representação de dados normalizada, detalhada e estruturada.
