XML

XML (eXtensible Markup Language), belgeleri hem insan tarafından okunabilir hem de makine tarafından okunabilir bir formatta kodlamak için çok yönlü ve yaygın olarak kullanılan bir biçimlendirme dilidir. World Wide Web Konsorsiyumu (W3C) tarafından geliştirilen bu dilin birincil amacı verileri görüntülemek değil, depolamak ve taşımaktır. HTML gibi diğer biçimlendirme dillerinin aksine XML, kullanıcıların kendi etiketlerini tanımlamalarına olanak tanıyarak kendi kendini tanımlayan veri yapıları oluşturmak için oldukça esnektir. Bu genişletilebilirlik, onu Makine Öğrenimi (ML) ve diğer veri yoğun alanlarda farklı sistemler ve platformlar arasında veri alışverişi için temel bir teknoloji haline getirmektedir.

Yapay Zeka ve Makine Öğreniminde XML

Yapay Zeka (AI) ve Bilgisayarla Görme (CV) bağlamında XML, veri temsili ve yapılandırmasında çok önemli bir rol oynamaktadır. Yapılandırılmış, hiyerarşik formatı, sofistike modelleri eğitmek için gereken karmaşık ek açıklamaları tanımlamak için idealdir. Modern uygulamalar genellikle daha hafif formatları tercih etse de XML'in sağlamlığı ve genellikle XML Şema Tanımı (XSD) gibi şemalar aracılığıyla uygulanan katı doğrulama yetenekleri, onu belirli standartlara dayalı görevler için vazgeçilmez kılmaktadır. Temel kullanım alanları arasında veri açıklaması, model yapılandırması ve farklı platformlarda model dağıtımını mümkün kılan Tahmine Dayalı Model Biçimlendirme Dili (PMML) gibi model değişim biçimleri yer alır.

Yapay Zeka/ML'de XML'in Gerçek Dünya Uygulamaları

XML'in yapılandırılmış yapısı, onu standartlaştırılmış veri kümeleri ve meta veriler oluşturmak için güvenilir bir seçim haline getirir. Öne çıkan iki 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 bir açıklamalı nesne için ayrıntılar hakkında bilgi içerir. Ayrıntıları resmi PASCAL VOC web sitesinde bulabilir ve VOC veri kümesi belgelerinde Ultralytics modelleriyle nasıl kullanılacağını öğrenebilirsiniz. Ultralytics HUB gibi platformlar, özel modellerin eğitimi için bu tür veri kümelerinin yönetilmesine yardımcı olabilir.
2. Tıbbi Görüntüleme Meta Verileri (DICOM): DICOM (Tıpta Dijital Görüntüleme ve İletişim) standardı, tıbbi görüntülerin depolanması ve iletilmesi için sağlık hizmetlerinde her yerde bulunur. DICOM'un kendisi ikili bir format olsa da, XML genellikle hasta bilgileri, çekim parametreleri ve teşhis bulguları gibi bu görüntülerle ilişkili kapsamlı meta verileri temsil etmek için kullanılır. Bu yapılandırılmış meta veriler, tıbbi görüntü analizindeki görevler için hayati önem taşır ve araştırmacıların ve klinisyenlerin veri kümelerini filtrelemesine, tanısal yapay zeka modellerini eğitmesine ve yapay zeka sağlık uygulamalarında izlenebilirliği sağlamasına olanak tanır.

XML ve Diğer Formatlar

XML güçlü olsa da, diğer veri serileştirme formatlarına kıyasla nasıl olduğunu 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 alışverişi için tercih edilir.
• YAML (YAML Ain't Markup Language): YAML, insan tarafından okunabilirliğe öncelik verir ve veri yapısını temsil etmek için girinti 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, sıkı doğrulamanın gerekli olduğu karmaşık, iç içe geçmiş veriler için daha açık olabilir.

Özetle, her zaman en özlü format olmasa da, XML'in yapılandırılmış yapısı, genişletilebilirliği ve sağlam doğrulama yetenekleri, özellikle veri ek açıklamalarında, model değişim formatlarında ve kurumsal veri entegrasyonunda olmak üzere yapay zeka ve makine öğreniminin belirli alanlarında sürekli rol oynamasını sağlar.