Thuật ngữ

XML

Khám phá cách XML hỗ trợ AI và ML bằng chú thích dữ liệu, cấu hình và trao đổi. Tìm hiểu cấu trúc, cách sử dụng và ứng dụng thực tế của XML!

Xe lửa YOLO mô hình đơn giản
với Ultralytics TRUNG TÂM

Tìm hiểu thêm

XML, hay Ngôn ngữ đánh dấu mở rộng, là một ngôn ngữ đánh dấu được thiết kế để mã hóa tài liệu theo định dạng mà cả con người và máy đều có thể đọc được. Nó được sử dụng rộng rãi để lưu trữ và vận chuyển dữ liệu, đặc biệt là trong các cấu hình và trao đổi dữ liệu giữa các hệ thống. Không giống như HTML, được thiết kế để hiển thị dữ liệu, XML được thiết kế để mô tả và vận chuyển dữ liệu, tập trung vào dữ liệu là gì chứ không phải dữ liệu trông như thế nào. Tính linh hoạt và tính phổ quát của nó đã biến nó thành nền tảng trong nhiều lĩnh vực công nghệ, bao gồm trí tuệ nhân tạo và học máy.

Hiểu cấu trúc XML

Tài liệu XML được cấu trúc bằng cách sử dụng thẻ, thuộc tính và phần tử. Thẻ, được đặt trong dấu ngoặc nhọn < >, xác định điểm bắt đầu và kết thúc của các phần tử. Các phần tử là các khối xây dựng cơ bản của một tài liệu XML, biểu diễn các loại dữ liệu hoặc cấu trúc. Các thuộc tính cung cấp thông tin bổ sung về các phần tử và được bao gồm trong thẻ bắt đầu. Ví dụ, trong mô tả tập dữ liệu, bạn có thể sử dụng XML để xác định các trường dữ liệu và các thuộc tính của chúng. Một phần tử có thể là <image>và một thuộc tính có thể chỉ định định dạng của nó, như <image format="JPEG">. Cách tiếp cận có cấu trúc này cho phép biểu diễn dữ liệu theo thứ bậc, giúp con người và máy móc dễ dàng phân tích và xử lý. Bạn có thể tìm thấy những điểm tương đồng về cấu trúc với YAML, một ngôn ngữ tuần tự hóa dữ liệu khác mà con người có thể đọc được, nhưng XML có đặc điểm là cú pháp dài dòng, dựa trên thẻ.

Sự liên quan trong AI và ML

Trong bối cảnh AI và ML, XML đóng một số vai trò quan trọng. Nó thường được sử dụng cho:

  • Lưu trữ chú thích dữ liệu: XML là định dạng phổ biến để lưu trữ chú thích trong các tập dữ liệu, đặc biệt là trong thị giác máy tính. Ví dụ, tọa độ hộp giới hạn cho các tác vụ phát hiện đối tượng thường được lưu trong các tệp XML, nêu chi tiết vị trí và lớp đối tượng trong hình ảnh. Các chú thích này rất cần thiết cho các mô hình đào tạo như Ultralytics YOLO cho các nhiệm vụ như phân đoạn hình ảnh hoặc ước tính tư thế .
  • Tệp cấu hình: XML được sử dụng để tạo tệp cấu hình cho các ứng dụng phần mềm, bao gồm cả khung ML. Các tệp này có thể xác định các tham số để đào tạo mô hình, các bước xử lý trước dữ liệu hoặc cài đặt triển khai. Trong khi các định dạng mới hơn như JSON hoặc YAML đang trở nên phổ biến để cấu hình do cú pháp đơn giản hơn, XML vẫn phổ biến trong các hệ thống cũ và môi trường doanh nghiệp.
  • Trao đổi dữ liệu: Định dạng chuẩn của XML tạo điều kiện thuận lợi cho việc trao đổi dữ liệu giữa các hệ thống và nền tảng khác nhau. Trong các quy trình AI, dữ liệu có thể cần được chuyển giữa các giai đoạn khác nhau, từ thu thập dữ liệu và xử lý trước đến đào tạo và triển khai mô hình. XML cung cấp một định dạng nhất quán cho việc trao đổi dữ liệu này, đảm bảo khả năng tương thích và khả năng tương tác.

Ứng dụng thực tế của XML trong AI/ML

  1. Phân tích hình ảnh y tế: Trong phân tích hình ảnh y tế , XML thường được sử dụng để lưu trữ chú thích cho hình ảnh y tế như X-quang, CT và MRI. Các bác sĩ X quang có thể chú thích các vùng quan tâm, chẳng hạn như khối u hoặc gãy xương, và lưu các chú thích này ở định dạng XML cùng với dữ liệu hình ảnh. Các chú thích XML này sau đó được sử dụng để đào tạo các mô hình AI để tự động phát hiện các bất thường trong hình ảnh y tế, hỗ trợ chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị.
  2. Cấu hình Robot: Trong robot, đặc biệt là trong các hệ thống tận dụng thị giác máy tính , XML có thể cấu hình các cảm biến robot và đường ống xử lý thị giác. Ví dụ, một tệp XML có thể xác định các tham số camera, thuật toán xử lý hình ảnh và các mô hình phát hiện đối tượng (như Ultralytics YOLO các mô hình triển khai trên NVIDIA Jetson ) được sử dụng trong hệ thống rô-bốt để điều hướng hoặc thao tác vật thể.

Trong khi các định dạng như JSON hiện nay thường được ưa chuộng để trao đổi dữ liệu trên web và cấu hình nhẹ hơn, thì cấu trúc mạnh mẽ và việc áp dụng rộng rãi của XML đảm bảo tính liên quan liên tục của nó trong nhiều khía cạnh của AI và máy học, đặc biệt là khi cần biểu diễn dữ liệu có cấu trúc, chi tiết và chuẩn hóa.

Đọc tất cả