XML

XML في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

في سياق الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية، يلعب XML دورًا حاسمًا في تمثيل البيانات وتكوينها. فصيغته المنظمة والهرمية مثالية لتحديد الشروح التوضيحية المعقدة اللازمة لتدريب النماذج المعقدة. وفي حين أن التطبيقات الحديثة غالبًا ما تفضل التنسيقات الأخف، إلا أن متانة XML وقدرات التحقق الصارمة من صحتها، والتي غالبًا ما يتم فرضها من خلال مخططات مثل تعريف مخطط XML (XSD)، تجعلها لا غنى عنها لبعض المهام القائمة على المعايير. وتتضمن الاستخدامات الرئيسية التعليقات التوضيحية للبيانات، وتكوين النماذج، وتنسيقات تبادل النماذج مثل لغة ترميز النماذج التنبؤية (PMML)، والتي تتيح نشر النماذج عبر منصات مختلفة.

تطبيقات العالم الحقيقي ل XML في الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي

طبيعة XML المنظمة تجعل منه خيارًا موثوقًا لإنشاء مجموعات بيانات وبيانات وصفية موحدة. ومن الأمثلة البارزة على ذلك:

1. مجموعة بيانات فئات الكائنات المرئية (VOC) PASCAL: تستخدم مجموعة بيانات الكشف عن الكائنات المؤثرة هذه، التي تُستخدم على نطاق واسع لقياس نماذج مثل YOLOv8 و YOLO11، ملفات XML لشروحاتها. يتوافق كل ملف XML مع صورة ويحتوي على معلومات حول مصدر الصورة وحجمها وتفاصيل كل كائن مشروح، بما في ذلك تسمية فئته (على سبيل المثال، "سيارة" و"شخص") وإحداثيات المربع المحيط. يمكنك العثور على التفاصيل على موقع PASCAL VOC الرسمي على الويب ومعرفة كيفية استخدامه مع نماذج Ultralytics في وثائق مجموعة بيانات VOC. يمكن لمنصات مثل Ultralytics HUB المساعدة في إدارة مجموعات البيانات هذه لتدريب النماذج المخصصة.
2. البيانات الوصفية للتصوير الطبي (DICOM): إن معيار DICOM (التصوير الرقمي والاتصالات في الطب) منتشر في كل مكان في مجال الرعاية الصحية لتخزين ونقل الصور الطبية. في حين أن DICOM نفسه هو تنسيق ثنائي، إلا أن XML يُستخدم عادةً لتمثيل البيانات الوصفية الشاملة المرتبطة بهذه الصور، مثل معلومات المريض ومعلمات الحصول على الصور ونتائج التشخيص. هذه البيانات الوصفية المنظمة ضرورية للمهام في تحليل الصور الطبية، مما يمكّن الباحثين والأطباء من تصفية مجموعات البيانات، وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التشخيصية، وضمان إمكانية التتبع في تطبيقات الرعاية الصحية القائمة على الذكاء الاصطناعي.

XML مقابل التنسيقات الأخرى

على الرغم من قوة XML، إلا أنه من المهم فهم كيفية مقارنته بتنسيقات تسلسل البيانات الأخرى:

• JSON (تدوين كائنات جافا سكريبت): حلت JSON إلى حد كبير محل XML في تطبيقات الويب وواجهات برمجة التطبيقات نظرًا لخفة تركيبها وسهولة تحليلها. JSON أقل إسهابًا من XML لأنه لا يستخدم علامات الإغلاق. في حين أن XML ممتاز للمستندات المهيكلة، إلا أن JSON غالبًا ما يُفضل لتبادل البيانات في الأنظمة الحديثة.
• YAML (لغة ترميز YAML): تعطي YAML الأولوية لقابلية القراءة البشرية وتستخدم المسافة البادئة لتمثيل بنية البيانات، مما يجعلها خيارًا شائعًا لملفات التكوين في مشاريع الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، بما في ذلك تكوينات نموذج Ultralytics YOLO. لغة XML أكثر إسهابًا ولكن بنيتها القائمة على العلامات يمكن أن تكون أكثر وضوحًا للبيانات المعقدة والمتداخلة حيث يلزم التحقق الصارم من الصحة.

باختصار، على الرغم من أن تنسيق XML ليس دائمًا التنسيق الأكثر إيجازًا، إلا أن طبيعته المنظمة وقابليته للتوسعة وقدراته القوية على التحقق من الصحة تضمن استمرار دوره في مجالات محددة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، خاصة في التعليقات التوضيحية للبيانات وتنسيقات تبادل النماذج وتكامل بيانات المؤسسة.