XML

Yaygın olarak XML olarak bilinen Genişletilebilir Biçimlendirme Dili, esnek, metin tabanlı bir formattır. farklı bilgi işlem sistemleri arasında veri taşıma. Verilerin nasıl görüntülendiğine odaklanan HTML'nin aksine, XML tasarlanmıştır öğeleri ve nitelikleri tanımlamak için özel etiketlerden oluşan hiyerarşik bir yapı kullanarak verilerin ne olduğunu tanımlamak için kullanılır. Bu yeteneği, onu veri alışverişi ve yapılandırma yönetimi için kalıcı bir standart haline getirmektedir. Hızla gelişen dünyada Makine Öğrenimi (ML) alanında, XML hala bir özellikle ayrıntılı meta veri ve sıkı doğrulama gerektiren karmaşık veri kümelerinin yapılandırılması için kritik format World Wide Web Consortium (W3C) tarafından tanımlanan standartlar.

Yapay Zekada XML'in Rolü

Etki alanı içinde Yapay Zeka (AI), yapılandırılmış veri, sofistike algoritmalara güç veren yakıttır. XML, aşağıdakiler için sağlam bir çerçeve sağlar veri ek açıklaması, mühendislerin zengin, açıklayıcı meta verilerle birlikte görüntü veya metin gibi ham bilgiler. Bu yapılandırılmış yaklaşım aşağıdakiler için gereklidir modellerin aşağıdakileri gerektirdiği denetimli öğrenme kalıpları öğrenmek için etiketli örnekler. Modern iş akışları giderek daha hafif formatlar kullansa da, ayrıntı düzeyi ve XML'in katı sözdizimi veri bütünlüğünü sağlar, bu da onu eski sistemler için tercih edilen bir seçenek haline getirir, kurumsal entegrasyon ve spesifik bilgisayarla görme görevleri.

Yapay Zeka ve Makine Öğreniminde Gerçek Dünya Uygulamaları

XML, özellikle veri standardizasyonu ve birlikte çalışabilirliğin söz konusu olduğu birçok pratik uygulamada önemli bir rol oynar çok önemlidir.

• Nesne Algılama Veri Kümeleri (PASCAL VOC): XML'in bilgisayarla görmede en belirgin kullanımlarından biri PASCAL Görsel Nesne Sınıfları (VOC) formatı. Bunun içinde standardına göre, bir veri kümesindeki her görüntü açıklama ayrıntılarını içeren bir XML dosyasıyla eşleştirilir. Bu dosyalar aşağıdakileri tanımlar sınırlayıcı kutu koordinatları (xmin, ymin, xmax, ymax) ve her nesne için sınıf etiketleri. Gibi modeller YOLO11 olabilir nesneleri tanımlamayı ve bulmayı öğrenmek için bu ek açıklamaları (genellikle txt'ye dönüştürülür) kullanır. nesne tespiti için temeldir.
• Tıbbi Görüntüleme ve Sağlık Hizmetleri: İçinde Sağlık hizmetlerinde yapay zeka, birlikte çalışabilirlik kritik öneme sahiptir. Tıpta Dijital Görüntüleme ve İletişim (DICOM) standardı, Tıbbi taramalar için evrensel olarak kullanılan XML, karmaşık meta verileri işlemek için sıklıkla XML ile arayüz oluşturur. XML aşağıdakilere izin verir Hasta verilerinin, çalışma parametrelerinin ve teşhis sonuçlarının yapılandırılmış raporlanması, kolaylaştırılması tıbbi görüntü analizi ve aşağıdakilerin sağlanması Bu veriler üzerinde eğitilen yapay zeka modelleri, aşağıdaki gibi sağlık verileri standartlarıyla sıkı bir uyumluluk sağlar HL7.

XML, JSON ve YAML'ı Karşılaştırma

XML'in modern yapay zeka yığınında nereye oturduğunu anlamak için onu diğerlerinden ayırmak yararlı olacaktır içinde bulunan veri serileştirme biçimleri Ultralytics sözlüğü:

• XML vs JSON (JavaScript Object Notation): JSON daha hafif, daha az ayrıntılı ve ayrıştırması daha hızlıdır, bu da onu web API'leri ve basit veri aktarımı için standart haline getirir. Ancak XML, şemaları ve ad alanlarını destekleyerek karmaşık, belge merkezli veriler için daha güçlü doğrulama sunar.
• XML vs. YAML: YAML insan için önceliklidir okunabilirlik ve aşağıdakiler için standarttır Ultralytics yazılımında model yapılandırması. YAML girintiye dayanırken, XML açık açılış ve kapanış etiketlerine dayanır. XML genellikle şu durumlarda kullanılır Makineden makineye doğrulama, insan tarafından düzenlenebilirlikten daha önemlidir.

Bilgisayarla Görme için XML Ayrıştırma

Eski veri kümeleri veya belirli veri kümeleri ile çalışırken eğitim veri formatları, geliştiricilerin genellikle Etiketleri ve koordinatları çıkarmak için XML. Aşağıdaki Python örneğinde sınırlayıcı kutunun nasıl çıkarılacağı gösterilmektedir Ham bir XML dizesinden bilgi alarak bir modeli eğitmeden önce tipik bir veri ön işleme adımını simüle eder.

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]

Bu ayrıştırma mantığı, mevcut XML tabanlı veri kümelerini modern XML tabanlı veri kümeleriyle uyumlu biçimlere dönüştürürken temel YOLO mimarileri. Bu yapıların anlaşılması şunları sağlar geniş arşivlerinden yararlanmak için uygulayıcılar açık kaynak veri kümelerini etkin bir şekilde kullanabilir.