JSON

الخصائص الرئيسية

بنية JSON مبنية على عنصرين أساسيين:

1. أزواج المفاتيح-القيم: مجموعات من أزواج الأسماء/القيمة، وغالبًا ما يُشار إليها بالكائنات أو القواميس أو المصفوفات الترابطية في لغات البرمجة المختلفة. يكون المفتاح دائمًا عبارة عن سلسلة، ويمكن أن تكون القيمة سلسلة أو رقمًا أو منطقية أو مصفوفة أو كائن JSON آخر.
2. القوائم المرتبة: تسلسلات مرتبة من القيم، تعرف باسم المصفوفات أو القوائم. يمكن أن تكون القيم في المصفوفة من أي نوع بيانات JSON صالح.

هذه البنية المباشرة تجعل ملفات JSON سهلة الإنشاء والقراءة والتعديل. إنه لا يعتمد على اللغة، مما يعني أنه يمكن استخدامه عبر لغات برمجة مختلفة مثل Python والمنصات دون مشاكل في التوافق، مما يجعله متعدد الاستخدامات للأنظمة الموزعة والخدمات المصغرة.

تطبيقات في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

تلعب JSON دورًا حاسمًا في مختلف جوانب سير عمل الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة:

• تكوين النموذج: بينما يُفضّل YAML غالبًا للتكوينات المعقدة بسبب سهولة قراءته المحسّنة، يُستخدم JSON بشكل متكرر في استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات لتحديد معلمات التكوين أو ضمن ملفات تكوين أبسط.
• شروح البيانات ومجموعات البيانات: في رؤية الكمبيوتر (CV)، يعد JSON تنسيقًا شائعًا لتخزين التعليقات التوضيحية لمهام مثل اكتشاف الكائنات وتجزئة الصور. غالبًا ما تحتوي ملفات التعليقات التوضيحية على قوائم من الكائنات، كل منها يحتوي على تسميات فئوية، أو إحداثيات المربع المحيطي، أو مضلعات التجزئة الممثلة بتنسيق JSON. وتستخدم العديد من مجموعات البيانات القياسية مثل COCO JSON لهيكل التعليقات التوضيحية.
• تواصل واجهة برمجة التطبيقات: JSON هو المعيار الفعلي لتبادل البيانات في واجهات برمجة التطبيقات على الويب، بما في ذلك تلك المستخدمة في خدمات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. عند التفاعل مع نماذج الذكاء الاصطناعي المستضافة عبر منصات الحوسبة السحابية أو نقاط النهاية المخصصة باستخدام بروتوكولات مثل REST، غالبًا ما يتم إرسال بيانات الإدخال (مثل عناوين URL للصور والنصوص) كحمولة JSON، ويتم إرجاع تنبؤات النموذج (مثل الكائنات المكتشفة واحتمالات الفئة ودرجات الثقة) بتنسيق JSON. وتستخدمواجهة برمجة تطبيقات Ultralytics Inference API JSON لتنسيق الطلب والاستجابة.
• تخزين نتائج النموذج: يمكن تخزين النتائج من استدلال النموذج أو تقييمه، مثل الفئات المتوقعة أو المربعات المحدودة أو مقاييس الأداء مثل متوسط متوسط الدقة (mAP)، بسهولة في ملفات JSON. هذا التنسيق المهيكل يجعل النتائج سهلة التحليل، أو التحليل، أو الدمج في خطوط أنابيب MLOps الأكبر.

أمثلة من العالم الحقيقي

إليك بعض الأمثلة التي توضح تطبيقات JSON العملية في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي:

1. المركبات ذاتية القيادة: غالبًا ما تحتاج بيانات المستشعرات من الكاميرات والليدار والرادار في السيارات ذاتية القيادة إلى المعالجة والتواصل بين مكونات النظام المختلفة. يمكن استخدام JSON لهيكلة هذه البيانات، وتمثيل الأجسام المكتشفة بأنواعها ومواقعها وسرعاتها ومستويات الثقة بها، قبل إدخالها في خوارزميات اتخاذ القرار، والتي غالباً ما تكون مدعومة بنماذج التعلم العميق. تعتمد شركات مثل Waymo على تنسيقات بيانات قوية لأنظمتها المعقدة.
2. Ultralytics HUB: عند التفاعل مع Ultralytics HUB برمجيًا عبر واجهة برمجة التطبيقات الخاصة به، غالبًا ما تتضمن طلبات بدء مهام التدريب أو تحميل مجموعات البيانات أو استرداد مقاييس أداء النموذج إرسال واستقبال البيانات المنسقة على هيئة JSON. يتيح ذلك التكامل السلس لإمكانيات HUB في عمليات سير العمل والتطبيقات المخصصة.

JSON مقابل تنسيقات البيانات الأخرى

من المفيد مقارنة JSON مع تنسيقات تسلسل البيانات الشائعة الأخرى:

• YAML (لغة ترميز YAML): تعطي YAML الأولوية لقابلية القراءة البشرية وغالبًا ما تكون مفضلة لملفات التكوين (على سبيل المثال، تحديد بنية النموذج أو معلمات التدريب). بينما يمكن استخدام JSON أيضًا للتكوين، إلا أن بناء جملة YAML (باستخدام المسافة البادئة) يعتبر بشكل عام أنظف وأسهل للقراءة للبنى المتداخلة المعقدة. عادةً ما يُفضل JSON لتبادل البيانات عبر واجهات برمجة التطبيقات نظرًا لقواعد التحليل الأبسط والدعم الواسع النطاق.
• XML (لغة ترميز قابلة للتكيف): XML هي لغة ترميز أخرى تُستخدم لترميز المستندات بصيغة يمكن قراءتها بشريًا وآليًا. بالمقارنة مع JSON، فإن لغة XML أكثر إسهابًا بسبب استخدامها لعلامات الإغلاق وتميل إلى أن تكون أكثر تعقيدًا في التحليل. وعلى الرغم من استمرار استخدامها في أنظمة المؤسسات ومعايير محددة مثل SOAP، إلا أن JSON حلت إلى حد كبير محل XML في تطبيقات الويب وواجهات برمجة التطبيقات الحديثة نظرًا لبساطتها وانخفاض نفقاتها.

وباختصار، فإن طبيعة JSON خفيفة الوزن وسهولة قراءتها من قبل البشر وسهولة تحليلها تجعلها صيغة فعالة للغاية ومعتمدة على نطاق واسع لهيكلة البيانات وتبادلها في أنظمة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، خاصةً من أجل التواصل عبر واجهة برمجة التطبيقات وتخزين النتائج المنظمة. ويضمن توافقه عبر لغات البرمجة التكامل السلس ضمن مجموعات التكنولوجيا المتنوعة، بدءًا من مراحل التعليق التوضيحي للبيانات ومراحل المعالجة المسبقة للبيانات إلى النشر النهائي للنموذج باستخدام أدوات مثل Ultralytics YOLO.