JSON

JSON, hay JavaScript Object Notation, là một định dạng trao đổi dữ liệu dựa trên văn bản, gọn nhẹ, giúp con người dễ đọc, dễ viết và máy móc dễ phân tích cú pháp và tạo ra. Ban đầu xuất phát từ JavaScript, nó đã trở thành một tiêu chuẩn độc lập về ngôn ngữ, được hỗ trợ bởi hầu hết tất cả các ngôn ngữ lập trình hiện đại. Tính đơn giản và linh hoạt của nó làm cho nó trở thành nền tảng cho việc lưu trữ dữ liệu, các tệp cấu hình và giao tiếp giữa các máy chủ và ứng dụng web, bao gồm cả những ứng dụng được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML).

Cách JSON hoạt động

JSON biểu diễn dữ liệu trong hai cấu trúc chính:

• Các đối tượng: Tập hợp các cặp khóa-giá trị, được đặt trong dấu ngoặc nhọn {}. Các khóa (key) phải là chuỗi và các giá trị có thể là chuỗi, số, boolean, mảng hoặc các đối tượng khác. Cấu trúc này lý tưởng để biểu diễn các thực thể có nhiều thuộc tính, chẳng hạn như cài đặt cấu hình của mô hình.
• Mảng: Danh sách các giá trị có thứ tự, được đặt trong dấu ngoặc vuông []. Các giá trị trong một mảng có thể thuộc bất kỳ kiểu dữ liệu JSON hợp lệ nào. Điều này hữu ích cho việc lưu trữ danh sách các mục, như nhiều bounding box (khung giới hạn) dự đoán từ một mô hình phát hiện đối tượng.

Cú pháp đơn giản này, được xác định bởi tiêu chuẩn ECMA-404, làm cho các tệp JSON vừa nhỏ gọn vừa dễ đọc, tạo điều kiện thuận lợi cho việc gỡ lỗi và kiểm tra thủ công.

Các ứng dụng trong AI và học máy

Trong bối cảnh AI và ML, JSON là không thể thiếu trong toàn bộ vòng đời dự án, từ tiền xử lý dữ liệu đến triển khai mô hình. Khả năng tương thích phổ quát của nó với các framework như PyTorch và TensorFlow đảm bảo luồng dữ liệu liền mạch.

Dưới đây là hai ứng dụng thực tế phổ biến:

1. Chú thích tập dữ liệu: Nhiều tập dữ liệu thị giác máy tính phổ biến, chẳng hạn như tập dữ liệu COCO, sử dụng các tệp JSON để lưu trữ chú thích. Đối với một tác vụ phát hiện đối tượng, một tệp JSON có thể xác định các thuộc tính của mỗi hình ảnh, bao gồm tên tệp, kích thước và một mảng các đối tượng. Mỗi đối tượng trong mảng sẽ chứa nhãn lớp (ví dụ: "ô tô", "người"), điểm tin cậy và tọa độ chính xác của hộp giới hạn của nó.
2. Giao tiếp API và Đầu ra Mô hình: Khi một mô hình đã huấn luyện như Ultralytics YOLO11 được triển khai dưới dạng một dịch vụ, nó thường giao tiếp thông qua REST API. Một hình ảnh đầu vào được gửi đến điểm cuối API và mô hình trả về các dự đoán của nó ở định dạng JSON. Đầu ra có cấu trúc này dễ dàng được sử dụng bởi các phần mềm khác, cho phép tích hợp mượt mà vào các ứng dụng lớn hơn, từ robotics đến hệ thống giám sát thông minh. Các nền tảng như Ultralytics HUB tận dụng điều này để quản lý các mô hình và đầu ra của chúng một cách hiệu quả.

So sánh JSON với các định dạng dữ liệu khác

Việc so sánh JSON với các định dạng tuần tự hóa dữ liệu phổ biến khác sẽ rất hữu ích:

• YAML (YAML Ain't Markup Language): YAML ưu tiên khả năng đọc của con người và thường được ưu tiên cho các tệp cấu hình, chẳng hạn như các tệp được sử dụng để xác định kiến trúc mô hình hoặc điều chỉnh siêu tham số (hyperparameter tuning). Mặc dù JSON cũng có thể được sử dụng để cấu hình, nhưng cú pháp dựa trên thụt lề của YAML thường được coi là rõ ràng hơn đối với các cấu trúc lồng nhau phức tạp. JSON thường được ưa chuộng để trao đổi dữ liệu qua API do các quy tắc phân tích cú pháp đơn giản hơn và hỗ trợ rộng rãi trên các ngôn ngữ lập trình (programming languages) khác nhau.
• XML (eXtensible Markup Language): XML là một định dạng khác vừa có thể đọc được bằng người vừa có thể đọc được bằng máy. Tuy nhiên, XML dài dòng hơn JSON do sử dụng các thẻ mở và đóng, điều này làm tăng kích thước tệp và độ phức tạp khi phân tích cú pháp. Mặc dù vẫn được sử dụng trong một số hệ thống doanh nghiệp và các dịch vụ web cũ hơn sử dụng SOAP, nhưng JSON phần lớn đã thay thế XML trong các API hiện đại và phát triển web (web development) vì tính đơn giản và hiệu quả của nó.

Tóm lại, bản chất gọn nhẹ, khả năng đọc được của con người và dễ phân tích cú pháp của JSON làm cho nó trở thành một định dạng rất hiệu quả và được áp dụng rộng rãi để cấu trúc và trao đổi dữ liệu trong các hệ thống AI hiện đại. Để biết thêm thông tin về cấu trúc và cách sử dụng cơ bản của nó, các tài nguyên như trang web JSON.org chính thức và Mạng lưới nhà phát triển Mozilla cung cấp các phần giới thiệu tuyệt vời.