XML

XML (eXtensible Markup Language), belgeleri hem insanlar tarafından okunabilir hem de makineler tarafından okunabilir bir biçimde kodlamak için çok yönlü ve yaygın olarak kullanılan bir işaretleme dilidir. World Wide Web Consortium (W3C) tarafından geliştirilen bu dilin temel amacı, verileri görüntülemek değil, depolamak ve taşımaktır. HTML gibi diğer işaretleme dillerinden farklı olarak XML, kullanıcıların kendi etiketlerini tanımlamasına olanak tanıyarak, kendi kendini açıklayan veri yapıları oluşturmak için oldukça esnek hale getirir. Bu genişletilebilirlik, onu Makine Öğrenimi (ML) ve diğer veri yoğun alanlarda farklı sistemler ve platformlar arasında veri alışverişi için temel bir teknoloji haline getirir.

Yapay Zeka ve Makine Öğreniminde XML

Yapay Zeka (AI) ve Bilgisayarlı Görü (CV) bağlamında, XML veri gösterimi ve yapılandırmasında önemli bir rol oynar. Yapılandırılmış, hiyerarşik formatı, karmaşık modelleri eğitmek için gereken karmaşık etiketlemeleri tanımlamak için idealdir. Modern uygulamalar genellikle daha hafif formatları tercih etse de, XML'in sağlamlığı ve XML Şema Tanımı (XSD) gibi şemalar aracılığıyla uygulanan katı doğrulama yetenekleri, onu belirli standart tabanlı görevler için vazgeçilmez kılar. Temel kullanımları arasında veri etiketleme, model yapılandırması ve farklı platformlarda model dağıtımını sağlayan Tahmini Model İşaretleme Dili (PMML) gibi model değişim formatları bulunur.

Yapay Zeka/Makine Öğrenmesinde XML'in Gerçek Dünya Uygulamaları

XML'in yapılandırılmış yapısı, onu standartlaştırılmış veri kümeleri ve meta veriler oluşturmak için güvenilir bir seçim haline getirir. İki önemli örnek şunlardır:

1. PASCAL Görsel Nesne Sınıfları (VOC) Veri Kümesi: YOLOv8 ve YOLO11 gibi modelleri kıyaslamak için yaygın olarak kullanılan bu etkili nesne algılama veri kümesi, açıklamaları için XML dosyalarını kullanır. Her XML dosyası bir görüntüye karşılık gelir ve görüntü kaynağı, boyutu ve sınıf etiketi (örneğin, 'araba', 'kişi') ve sınırlayıcı kutu koordinatları dahil olmak üzere her açıklanan nesne için ayrıntılar hakkında bilgi içerir. Resmi PASCAL VOC web sitesinde ayrıntıları bulabilir ve VOC veri kümesi belgelerinde Ultralytics modelleriyle nasıl kullanılacağını öğrenebilirsiniz. Ultralytics HUB gibi platformlar, özel modelleri eğitmek için bu tür veri kümelerini yönetmeye yardımcı olabilir.
2. Tıbbi Görüntüleme Meta Verileri (DICOM): DICOM (Tıpta Dijital Görüntüleme ve İletişim) standardı, tıbbi görüntüleri depolamak ve iletmek için sağlık hizmetlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. DICOM'un kendisi ikili bir biçim olsa da, bu görüntülerle ilişkili hasta bilgileri, edinme parametreleri ve tanısal bulgular gibi kapsamlı meta verileri temsil etmek için genellikle XML kullanılır. Bu yapılandırılmış meta veriler, araştırmacıların ve klinisyenlerin veri kümelerini filtrelemesini, tanısal yapay zeka modellerini eğitmesini ve yapay zeka sağlık uygulamalarında izlenebilirliği sağlamasını sağlayarak tıbbi görüntü analizi'ndeki görevler için hayati önem taşır.

XML ve Diğer Biçimler

XML güçlü olmakla birlikte, diğer veri serileştirme biçimleriyle nasıl karşılaştırıldığını anlamak önemlidir:

• JSON (JavaScript Object Notation): JSON, hafif sözdizimi ve ayrıştırma kolaylığı nedeniyle web uygulamalarında ve API'lerde büyük ölçüde XML'in yerini almıştır. JSON, kapanış etiketleri kullanmadığı için XML'den daha az ayrıntılıdır. XML, yapılandırılmış belgeler için mükemmel olsa da, JSON genellikle modern sistemlerde veri değişimi için tercih edilir.
• YAML (YAML İşaretleme Dili Değildir): YAML, insan tarafından okunabilirliğe öncelik verir ve veri yapısını temsil etmek için girintilemeyi kullanır, bu da onu Ultralytics YOLO model yapılandırmaları da dahil olmak üzere AI/ML projelerindeki yapılandırma dosyaları için popüler bir seçim haline getirir. XML daha ayrıntılıdır, ancak etiket tabanlı yapısı, katı doğrulamanın gerekli olduğu karmaşık, iç içe geçmiş veriler için daha açık olabilir.

Özetle, her zaman en öz format olmasa da, XML'in yapılandırılmış yapısı, genişletilebilirliği ve güçlü doğrulama yetenekleri, özellikle veri etiketleme, model değişim formatları ve kurumsal veri entegrasyonunda olmak üzere, yapay zeka ve makine öğreniminin belirli alanlarındaki rolünü sürdürmesini sağlar.