JSON

JSON veya JavaScript Object Notation, verilerin depolanması ve taşınması için kullanılan hafif, metin tabanlı bir formattır. İnsanlar tarafından okunması ve yazılması kolay, makineler tarafından ayrıştırılması ve üretilmesi de aynı derecede kolay olacak şekilde tasarlanan JSON modern bilgi işlemde veri alışverişi için fiili standart haline gelmiştir. Dilden bağımsız yapısı sayesinde çeşitli programlama ortamlarında sorunsuz bir şekilde çalışarak için köşe taşı teknolojisi web uygulamaları ve karmaşık Yapay Zeka (AI) sistemleri.

JSON'un Temel Yapısı

JSON verileri, çoğu dilde bulunan yaygın veri türlerini yansıtan iki ana yapı halinde düzenlenmiştir:

• Nesneler: Bunlar, küme parantezleri içine alınmış anahtar-değer çiftlerinin sıralanmamış koleksiyonlarıdır {}. Bu bağlamda AI, bir nesne tek bir görüntünün meta verilerini temsil edebilir, burada anahtarlar dizelerdir (örn, "width") ve değerler karşılık gelen verilerdir.
• Diziler: Bunlar köşeli parantez içine alınmış değerlerin sıralı listeleridir []. Diziler sıklıkla aşağıdakiler için kullanılır çoklu tahminler gibi tahmin listelerini depolamak sınırlayıcı kutu tek bir koordinat içinde tespit edilen Çerçeve.

Sözdizimi şu şekilde tanımlanır ECMA-404 standardı, farklı platformlar arasında tutarlılık sağlar. Sözdizimi diyagramlarını derinlemesine incelemek için resmi JSON.org dokümantasyonu kapsamlı bir referans sağlar.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesindeki Uygulamalar

Makine öğrenimi (ML) iş akışlarında JSON boru hattının farklı aşamaları arasında kritik bir köprü olarak veri ön işlemeden nihai dağıtımına kadar modeller. Çok yönlülüğü, eğitim için gereken yapılandırılmış verileri ve dinamik çıktıları işlemesine olanak tanır çıkarım sırasında oluşturulur.

Veri Kümesi Ek Açıklamaları

JSON'un en yaygın kullanım alanlarından biri bilgisayarlı görü işliyor veri açıklaması. Popüler kıyaslamalar, örneğin COCO veri kümesi, belirli bir JSON yapısı kullanarak görüntüleri karşılık gelen etiketlerle eşleştirir. Tipik bir açıklama dosyası görüntüler, kategoriler ve etiketler hakkında bilgi içerir. Her ek açıklamanın sınıf kimliği, segmentasyon maskesi ve sınırlayıcı kutu koordinatlarını içerdiği ek açıklamalar.

Model Çıkarsama ve API'ler

Eğitilmiş bir model, aşağıdaki yöntemler kullanılarak üretime dağıtıldığında model sunma teknikleri ile iletişim kurar, genellikle aracılığıyla diğer yazılım bileşenleri REST API. Örneğin, bir uygulama şunları yapabilir çalışan bir sunucuya görüntü gönderme Ultralytics YOLO11. Bu sunucusu görüntüyü işler ve tahmin sonuç sınıflarını döndürür, güven puanları ve konum verileri - JSON olarak biçimlendirilmiş dize. Bu çıktı, ön uç uygulamaları, veritabanları veya robotik kontrol sistemleri.

Aşağıdaki örnekte, bir çıkarım sonucundan JSON çıktısının nasıl oluşturulacağı gösterilmektedir ultralytics Python paketi:

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on a sample image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Convert the first result object to a JSON string
# This serializes detection data including boxes, classes, and confidence
print(results[0].tojson())

JSON ve İlgili Veri Formatları

JSON her yerde bulunsa da, onu diğerlerinden ayırmak önemlidir ML projelerinde sıklıkla karşılaşılan veri serileştirme formatları.

• YAML (YAML İşaretleme Dili Değildir): YAML, maksimum düzeyde insan tarafından okunabilir olacak şekilde tasarlanmıştır ve yorumları destekler, bu da onu aşağıdakiler için tercih edilen seçim haline getirir yapılandırma dosyaları. Ultralytics ekosisteminde, YAML aşağıdakileri tanımlamak için kullanılır veri kümesi yolları ve hiperparametre ayarı, JSON ise Sıkı sözdizimi ve daha hızlı ayrıştırma nedeniyle veri alışverişi ve API yanıtları için tercih edilir.
• XML (eXtensible Markup Language): XML, HTML'ye benzer etiket tabanlı bir yapı kullanır. Sağlam olmasına ve karmaşık şemaları desteklemesine rağmen JSON'dan önemli ölçüde daha ayrıntılıdır. Modern derin öğrenme boru hatları, XML büyük ölçüde JSON ile değiştirildi, ancak eski sistemlerde ve Pascal VOC gibi belirli formatlarda devam ediyor. nesne algılama.

Modern Yapay Zeka Yığınlarında Uygunluk

Yapay zekada JSON'un benimsenmesi, vizyonun ötesinde kütüphanelere kadar uzanıyor. Çerçeveler gibi TensorFlow.js, modellerin doğrudan JSON dosyaları olarak kaydedilmesine ve yüklenmesine izin verir, tarayıcı tabanlı makine öğrenimini mümkün kılıyor. Ayrıca, NoSQL veritabanları gibi Verileri JSON benzeri belgelerde depolayan MongoDB, giderek daha fazla için gerekli olan devasa yapılandırılmamış veri göllerini yönetmek eğitim temel modelleri.

JSON, standartlaştırılmış, hafif ve okunabilir bir format sağlayarak, karmaşıklığı basitleştirir model dağıtımı ve birlikte çalışabilirliği sağlar Modern yapay zeka ekosistemini oluşturan çeşitli araçlar arasında. Web içinde JSON ayrıştırma ile ilgilenen geliştiriciler için ortamlarda Mozilla Geliştirici Ağı (MDN) kapsamlı eğitimler ve belgeler sunar.