XML

لغة الترميز القابلة للتوسيع، والمعروفة باسم XML، هي تنسيق مرن قائم على النص يستخدم لتخزين وتنظيم ونقل البيانات عبر أنظمة حاسوبية متنوعة. ونقل البيانات عبر أنظمة حوسبة متنوعة. على عكس HTML، الذي يركز على كيفية عرض البيانات، تم تصميم XML لوصف ماهية البيانات، وذلك باستخدام بنية هرمية من العلامات المخصصة لتحديد العناصر والسمات. هذه القدرة تجعله معيارًا دائمًا لتبادل البيانات وإدارة التكوين. في مجال في مجال التعلم الآلي (ML)، يظل XML تنسيقًا تنسيقًا حاسمًا لهيكلة مجموعات البيانات المعقدة، لا سيما تلك التي تتطلب بيانات وصفية مفصلة والتحقق الصارم من الصحة المعايير المحددة من قبل اتحاد شبكة الويب العالمية (W3C).

دور XML في الذكاء الاصطناعي

ضمن مجال الذكاء الاصطناعي (AI)، فإن البيانات المهيكلة البيانات المهيكلة هي الوقود الذي يشغّل الخوارزميات المتطورة. يوفر XML إطار عمل قوي ل للتعليق التوضيحي للبيانات، مما يسمح للمهندسين بتغليف المعلومات الأولية - مثل الصور أو النصوص - ببيانات وصفية وصفية غنية. هذا النهج المنظم ضروري ل التعلّم تحت الإشراف، حيث تتطلب النماذج أمثلة مصنفة لتعلم الأنماط. على الرغم من أن سير العمل الحديث يستخدم بشكل متزايد تنسيقات خفيفة الوزن، إلا أن الإسهاب والتركيب الصارم ل XML يضمن سلامة البيانات، مما يجعلها الخيار المفضل للأنظمة القديمة، والتكامل المؤسسي والتكامل المؤسسي، ومهام ومهام الرؤية الحاسوبية المحددة.

تطبيقات العالم الحقيقي في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

يعتبر XML مفيدًا في العديد من التطبيقات العملية، خاصةً عندما يكون توحيد البيانات وقابلية التشغيل البيني ذات أهمية قصوى.

• مجموعات بيانات الكشف عن الكائنات (PASCAL VOC): أحد أبرز استخدامات XML في الرؤية الحاسوبية هو هو تنسيق فئات الكائنات المرئية (VOC) PASCAL. في هذا المعياري، يتم إقران كل صورة في مجموعة البيانات بملف XML يحتوي على تفاصيل التعليقات التوضيحية. تحدد هذه الملفات إحداثيات الصندوق المحيط (xmin، ymin، xmax، ymax) وتسميات الفئات لكل كائن. نماذج مثل YOLO11 يمكن الاستفادة من هذه التوضيحات (التي غالبًا ما يتم تحويلها إلى نص) لتتعلم كيفية تحديد وتحديد موقع الكائنات، وهي عملية أساسية لاكتشاف الكائنات.
• التصوير الطبي والرعاية الصحية: في الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية، فإن قابلية التشغيل البيني أمر بالغ الأهمية. معيار التصوير الرقمي والاتصالات في الطب (DICOM), المستخدم عالميًا للتصوير الطبي، كثيرًا ما يتفاعل مع XML للتعامل مع البيانات الوصفية المعقدة. يسمح XML ب الإبلاغ المنظم عن بيانات المريض، ومعلمات الدراسة، ونتائج التشخيص، مما يسهل تحليل الصور الطبية وضمان أن تحافظ نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة على هذه البيانات على الامتثال الصارم لمعايير البيانات الصحية مثل HL7.

المقارنة بين XML وJSON وYAML

لفهم مكان XML في حزمة الذكاء الاصطناعي الحديثة، من المفيد تمييزه عن تنسيقات تسلسل البيانات الأخرى عن تنسيقات تسلسل البيانات الأخرى الموجودة في مسرد مصطلحاتUltralytics :

• XML مقابل JSON (تدوين كائنات JavaScript): يعد JSON أخف وزنًا وأقل إسهابًا وأسرع في التحليل، مما يجعله معيارًا لواجهات برمجة تطبيقات الويب ونقل البيانات البسيطة. ومع ذلك، فإن XML يدعم المخططات ومساحات الأسماء، مما يوفر تحققًا أقوى من صحة البيانات المعقدة التي تركز على المستندات.
• XML مقابل YAML: YAML هي الأولوية ل YAML من أجل للقراءة البشرية وهو المعيار ل تكوين النموذج في برنامج Ultralytics . في حين يعتمد YAML على المسافة البادئة، يعتمد XML على علامات الفتح والإغلاق الصريحة. غالبًا ما يستخدم XML حيث يكون التحقق من الصحة من آلة إلى آلة أكثر أهمية من قابلية التعديل البشري.

تحليل XML للرؤية الحاسوبية

عند العمل مع مجموعات البيانات القديمة أو تنسيقات بيانات التدريب، غالبًا ما يحتاج المطورون إلى تحليل XML لاستخراج التسميات والإحداثيات. يوضّح مثال Python التالي كيفية استخراج معلومات المربع المحدّد من سلسلة XML الخام، محاكاةً لخطوة نموذجية للمعالجة المسبقة للبيانات قبل تدريب النموذج.

import xml.etree.ElementTree as ET

# Simulating a PASCAL VOC style XML annotation content
voc_xml_data = """
<annotation>
    <object>
        <name>person</name>
        <bndbox>
            <xmin>50</xmin>
            <ymin>30</ymin>
            <xmax>200</xmax>
            <ymax>400</ymax>
        </bndbox>
    </object>
</annotation>
"""

# Parse the XML data
root = ET.fromstring(voc_xml_data)

# Extract label and coordinates for object detection
for obj in root.findall("object"):
    label = obj.find("name").text
    bbox = obj.find("bndbox")
    coords = [int(bbox.find(tag).text) for tag in ["xmin", "ymin", "xmax", "ymax"]]

    print(f"Class: {label}, Box: {coords}")
    # Output: Class: person, Box: [50, 30, 200, 400]

يعد منطق التحليل هذا أساسيًا عند تحويل مجموعات البيانات الحالية المستندة إلى XML إلى تنسيقات متوافقة مع YOLO . يتيح فهم هذه البنى للممارسين بالاستفادة من الأرشيفات الهائلة من مجموعات البيانات مفتوحة المصدر بفعالية.