XML

XML (Ngôn ngữ Đánh dấu Mở rộng) là một ngôn ngữ đánh dấu đa năng và được sử dụng rộng rãi để mã hóa tài liệu theo định dạng mà cả người dùng và máy tính đều có thể đọc được. Được phát triển bởi World Wide Web Consortium (W3C) , mục đích chính của XML là lưu trữ và truyền tải dữ liệu chứ không phải hiển thị dữ liệu. Không giống như các ngôn ngữ đánh dấu khác như HTML, XML cho phép người dùng tự định nghĩa các thẻ của riêng mình, giúp XML rất linh hoạt trong việc tạo ra các cấu trúc dữ liệu tự mô tả. Khả năng mở rộng này biến XML thành một công nghệ nền tảng cho việc trao đổi dữ liệu giữa các hệ thống và nền tảng khác nhau trong Học máy (ML) và các lĩnh vực dữ liệu chuyên sâu khác.

XML trong AI và Học máy

Trong bối cảnh Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Thị giác Máy tính (CV) , XML đóng vai trò quan trọng trong việc biểu diễn và cấu hình dữ liệu. Định dạng phân cấp, có cấu trúc của nó lý tưởng cho việc xác định các chú thích phức tạp cần thiết để huấn luyện các mô hình phức tạp. Mặc dù các ứng dụng hiện đại thường ưu tiên các định dạng nhẹ hơn, nhưng tính mạnh mẽ và khả năng xác thực nghiêm ngặt của XML, thường được áp dụng thông qua các lược đồ như Định nghĩa Lược đồ XML (XSD) , khiến nó trở nên không thể thiếu đối với một số tác vụ dựa trên tiêu chuẩn. Các ứng dụng chính bao gồm chú thích dữ liệu, cấu hình mô hình và các định dạng trao đổi mô hình như Ngôn ngữ Đánh dấu Mô hình Dự đoán (PMML), cho phép triển khai mô hình trên nhiều nền tảng khác nhau.

Ứng dụng thực tế của XML trong AI/ML

Bản chất có cấu trúc của XML khiến nó trở thành lựa chọn đáng tin cậy để tạo các tập dữ liệu và siêu dữ liệu chuẩn hóa. Hai ví dụ nổi bật bao gồm:

1. Bộ dữ liệu PASCAL Visual Object Classes (VOC): Bộ dữ liệu phát hiện đối tượng có ảnh hưởng này, được sử dụng rộng rãi cho các mô hình đánh giá chuẩn như YOLOv8 và YOLO11 , sử dụng các tệp XML cho chú thích. Mỗi tệp XML tương ứng với một hình ảnh và chứa thông tin về nguồn ảnh, kích thước và chi tiết của từng đối tượng được chú thích, bao gồm nhãn lớp (ví dụ: 'xe hơi', 'người') và tọa độ khung giới hạn . Bạn có thể tìm thấy thông tin chi tiết trên trang web PASCAL VOC chính thức và tìm hiểu cách sử dụng nó với các mô hình Ultralytics trong tài liệu về bộ dữ liệu VOC . Các nền tảng như Ultralytics HUB có thể giúp quản lý các bộ dữ liệu này để huấn luyện các mô hình tùy chỉnh .
2. Siêu dữ liệu Hình ảnh Y khoa (DICOM): Tiêu chuẩn DICOM (Hình ảnh Kỹ thuật số và Truyền thông trong Y học) phổ biến trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe để lưu trữ và truyền tải hình ảnh y tế. Mặc dù DICOM là định dạng nhị phân, XML thường được sử dụng để biểu diễn siêu dữ liệu mở rộng liên quan đến những hình ảnh này, chẳng hạn như thông tin bệnh nhân, thông số thu nhận và kết quả chẩn đoán. Siêu dữ liệu có cấu trúc này rất quan trọng đối với các tác vụ phân tích hình ảnh y khoa , cho phép các nhà nghiên cứu và bác sĩ lâm sàng lọc tập dữ liệu, đào tạo các mô hình AI chẩn đoán và đảm bảo khả năng truy xuất nguồn gốc trong các ứng dụng AI chăm sóc sức khỏe .

XML so với các định dạng khác

Mặc dù XML rất mạnh mẽ, nhưng điều quan trọng là phải hiểu cách nó so sánh với các định dạng tuần tự hóa dữ liệu khác:

• JSON (Ký hiệu Đối tượng JavaScript) : JSON đã thay thế phần lớn XML trong các ứng dụng web và API nhờ cú pháp gọn nhẹ và dễ phân tích cú pháp. JSON ít dài dòng hơn XML vì không sử dụng thẻ đóng. Mặc dù XML rất phù hợp cho các tài liệu có cấu trúc, JSON thường được ưa chuộng hơn cho việc trao đổi dữ liệu trong các hệ thống hiện đại.
• YAML (YAML không phải là Ngôn ngữ Đánh dấu) : YAML ưu tiên khả năng đọc hiểu của con người và sử dụng thụt lề để biểu diễn cấu trúc dữ liệu, khiến nó trở thành lựa chọn phổ biến cho các tệp cấu hình trong các dự án AI/ML, bao gồm cả cấu hình mô hình YOLO của Ultralytics . XML dài dòng hơn nhưng cấu trúc dựa trên thẻ của nó có thể rõ ràng hơn đối với dữ liệu lồng nhau phức tạp, yêu cầu xác thực nghiêm ngặt.

Tóm lại, mặc dù không phải lúc nào cũng là định dạng ngắn gọn nhất, nhưng bản chất có cấu trúc, khả năng mở rộng và khả năng xác thực mạnh mẽ của XML đảm bảo vai trò liên tục của nó trong các lĩnh vực cụ thể của AI và ML, đặc biệt là trong chú thích dữ liệu , định dạng trao đổi mô hình và tích hợp dữ liệu doanh nghiệp.