XML

XML (لغة الترميز القابلة للامتداد) هي لغة ترميز متعددة الاستخدامات وتستخدم على نطاق واسع لترميز المستندات بتنسيق يمكن قراءته بواسطة الإنسان والآلة. تم تطويره بواسطة اتحاد شبكة الويب العالمية (W3C)، والغرض الأساسي منه هو تخزين ونقل البيانات، وليس عرضها. على عكس لغات الترميز الأخرى مثل HTML، يسمح XML للمستخدمين بتحديد علاماتهم الخاصة، مما يجعلها مرنة للغاية لإنشاء هياكل بيانات ذاتية الوصف. هذه القابلية للامتداد تجعلها تقنية أساسية لتبادل البيانات عبر الأنظمة والمنصات المختلفة في التعلم الآلي (ML) والمجالات الأخرى كثيفة البيانات.

XML في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

في سياق الذكاء الاصطناعي (AI) و رؤية الكمبيوتر (CV)، تلعب XML دورًا حاسمًا في تمثيل البيانات وتكوينها. يعد تنسيقه الهرمي والمنظم مثاليًا لتحديد الشروح المعقدة اللازمة لتدريب النماذج المتطورة. في حين أن التطبيقات الحديثة غالبًا ما تفضل التنسيقات الأخف وزنًا، إلا أن قوة XML وقدرات التحقق الصارمة، التي يتم فرضها غالبًا من خلال مخططات مثل تعريف مخطط XML (XSD)، تجعلها لا غنى عنها لبعض المهام المستندة إلى المعايير. تشمل الاستخدامات الرئيسية شرح البيانات وتكوين النموذج وتنسيقات تبادل النماذج مثل لغة ترميز النموذج التنبئي (PMML)، والتي تتيح نشر النموذج عبر منصات مختلفة.

تطبيقات واقعية لـ XML في الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة

إن طبيعة XML المنظمة تجعلها خيارًا موثوقًا به لإنشاء مجموعات بيانات وبيانات تعريف موحدة. ومن الأمثلة البارزة على ذلك:

1. مجموعة بيانات PASCAL Visual Object Classes (VOC): تستخدم مجموعة بيانات الكشف عن الكائنات المؤثرة هذه، والتي تستخدم على نطاق واسع لنماذج القياس مثل YOLOv8 و YOLO11، ملفات XML لتعليقاتها التوضيحية. يتوافق كل ملف XML مع صورة ويحتوي على معلومات حول مصدر الصورة وحجمها وتفاصيل لكل كائن مشروح، بما في ذلك تسمية الفئة الخاصة به (على سبيل المثال، 'سيارة' ، 'شخص') وإحداثيات المربع المحيط. يمكنك العثور على تفاصيل حول موقع PASCAL VOC الرسمي وتعلم كيفية استخدامه مع نماذج Ultralytics في وثائق مجموعة بيانات VOC. يمكن أن تساعد منصات مثل Ultralytics HUB في إدارة مجموعات البيانات هذه لتدريب النماذج المخصصة.
2. بيانات التعريف الخاصة بالتصوير الطبي (DICOM): معيار DICOM (التصوير الرقمي والاتصالات في الطب) موجود في كل مكان في الرعاية الصحية لتخزين ونقل الصور الطبية. في حين أن DICOM نفسه هو تنسيق ثنائي، إلا أن XML يستخدم بشكل شائع لتمثيل بيانات التعريف الشاملة المرتبطة بهذه الصور، مثل معلومات المريض ومعلمات الاكتساب والنتائج التشخيصية. تعتبر بيانات التعريف المنظمة هذه حيوية للمهام في تحليل الصور الطبية، مما يمكّن الباحثين والأطباء من تصفية مجموعات البيانات وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التشخيصية وضمان إمكانية التتبع في تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية.

XML مقابل التنسيقات الأخرى

في حين أن XML قوية، من المهم فهم كيفية مقارنتها بتنسيقات تسلسل البيانات الأخرى:

• JSON (تدوين كائن JavaScript): لقد حلت JSON إلى حد كبير محل XML في تطبيقات الويب وواجهات برمجة التطبيقات نظرًا لبنيةها الخفيفة وسهولة تحليلها. JSON أقل إسهابًا من XML لأنه لا يستخدم علامات الإغلاق. في حين أن XML ممتاز للمستندات المنظمة، غالبًا ما يتم تفضيل JSON لتبادل البيانات في الأنظمة الحديثة.
• YAML (YAML ليست لغة ترميز): تعطي YAML الأولوية لقراءة البشر وتستخدم المسافة البادئة لتمثيل بنية البيانات، مما يجعلها خيارًا شائعًا لملفات التهيئة في مشاريع الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، بما في ذلك تهيئات نماذج Ultralytics YOLO . XML أكثر تفصيلاً ولكن هيكلها القائم على العلامات يمكن أن يكون أكثر وضوحًا للبيانات المعقدة والمتداخلة حيث يلزم التحقق الصارم.

باختصار، على الرغم من أنها ليست دائمًا التنسيق الأكثر إيجازًا، إلا أن الطبيعة المنظمة لـ XML وقابليتها للتوسيع وقدرات التحقق القوية تضمن استمرار دورها في مجالات معينة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، لا سيما في شرح البيانات وتنسيقات تبادل النماذج وتكامل بيانات المؤسسة.