JSON

الخصائص الرئيسية

بُنيت بنية JSON على عنصرين أساسيين مما يجعلها سهلة القراءة وفعالة في معالجة الآلات:

• أزواج المفاتيح والقيمة: الكائنات عبارة عن مجموعات من أزواج مفاتيح-قيمة، حيث تكون المفاتيح عبارة عن سلاسل ويمكن أن تكون القيم سلاسل أو أرقام أو منطقية أو مصفوفات أو كائنات JSON أخرى. هذا يشبه القواميس أو خرائط التجزئة في العديد من لغات البرمجة.
• القوائم المرتبة: المصفوفات هي قوائم مرتبة من القيم، تشبه القوائم أو المصفوفات في البرمجة.

هذه البنية المباشرة، التي حددها معيار تبادل بيانات JSON ECMA-404، تجعل ملفات JSON سهلة الإنشاء والقراءة والتعديل. وهي لا تعتمد على اللغة، مما يعني أنه يمكن استخدامها عبر لغات برمجة ومنصات مختلفة دون مشاكل في التوافق.

تطبيقات في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

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

• تكوين النموذج: تحديد الإعدادات لنماذج التدريب، مثل المعلمات الفائقة مثل معدل التعلّم وحجم الدُفعات أو تفاصيل بنية الشبكة أو مسارات مجموعة البيانات.
• شرح البيانات ومجموعات البيانات: تخزين التسميات والبيانات الوصفية لبيانات التدريب. بالنسبة لمهام مثل الكشف عن الكائنات أو تجزئة الصور، غالبًا ما تحتوي ملفات JSON على إحداثيات للمربعات المحدودة أو نقاط المضلع التي تحدد أقنعة الكائنات. تستخدم العديد من مجموعات البيانات الشائعة مثل COCO ملفات JSON للتعليقات التوضيحية.
• اتصال واجهة برمجة التطبيقات: نقل البيانات إلى نماذج الذكاء الاصطناعي وتلقي النتائج من نماذج الذكاء الاصطناعي التي يتم تقديمها عبر واجهات برمجة التطبيقات، وهي شائعة في بيئات الحوسبة السحابية وخدمات الويب التي تتبع مبادئ مثل REST.
• تخزين نتائج النماذج: حفظ التنبؤات التي أجرتها النماذج أو مقاييس التقييم مثل متوسط متوسط الدقة (mAP) في تنسيق منظم.
• قابلية التشغيل البيني: تسهيل تبادل البيانات بين الأدوات والمنصات المختلفة داخل خط أنابيب MLOPS، مثل أدوات تتبع التجارب مثل Weights & Biases.

أمثلة من العالم الحقيقي

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

1. التعليقات التوضيحية للقيادة الذاتية: في تطوير الذكاء الاصطناعي للسيارات ذاتية القيادة، تُستخدم ملفات JSON بشكل شائع للتعليق على الأجسام مثل المركبات والمشاة وإشارات المرور في الصور أو إطارات الفيديو الملتقطة بواسطة المستشعرات. قد يتضمن كل تعليق توضيحي فئة الكائن وإحداثيات المربع المحيط، وربما سمات أخرى مثل حالة الانسداد، وهي ضرورية لتدريب نماذج اكتشاف قوية مثل Ultralytics YOLO.
2. التكوين لتدريب نموذج الرؤية: عند تدريب نموذج رؤية الحاسوب باستخدام منصة مثل Ultralytics HUB، يحدد ملف التكوين JSON (أو غالبًا YAML، الذي يعتمد على JSON) معلمات مثل العمود الفقري للنموذج المراد استخدامه، وعدد حلقات التدريب، وحجم الصورة، وإعدادات زيادة البيانات(دليل زيادة البيانات).

المزايا على XML و YAML

على الرغم من أن XML و YAML هما أيضًا من تنسيقات تسلسل البيانات، إلا أن JSON غالبًا ما يُفضل في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي نظرًا للعديد من المزايا:

• البساطة: تمتلك JSON بناء جملة أبسط مقارنةً ب XML، مما يسهل على البشر قراءتها وكتابتها، ويسهل على الآلات تحليلها بشكل أسرع.
• خفيف الوزن: JSON أقل إسهابًا من XML، مما يؤدي إلى أحجام ملفات أصغر ونقل أسرع للبيانات، وهو أمر مفيد لواجهات برمجة تطبيقات الويب والاستدلال في الوقت الحقيقي.
• دعم JavaScript الأصلي: كونها مشتقة من JavaScript، تتكامل JSON بسلاسة مع تقنيات الويب.
• سهولة القراءة مقابل YAML: في حين أن YAML غالبًا ما يُعتبر YAML أكثر قابلية للقراءة البشرية للتكوينات المعقدة نظرًا لاستخدامه المسافة البادئة والحد الأدنى من الصياغة، إلا أن بنية JSON الصريحة ذات الأقواس والأقواس يمكن أن تكون أقل عرضة لأخطاء التحليل الناجمة عن مشاكل المسافات البيضاء.

أفضل الممارسات لاستخدام JSON

لاستخدام JSON بفعالية في مشاريع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، ضع في اعتبارك أفضل الممارسات التالية:

• استخدم بنية متسقة: حافظ على بنية واضحة ومتسقة داخل ملفات JSON الخاصة بك.
• التحقق من صحة البيانات: استخدم المخططات، مثل تلك التي يحددها مخطط JSON Schema، للتحقق من صحة البنية وأنواع البيانات داخل ملفات JSON، مما يضمن تكامل البيانات.
• اجعلها قابلة للقراءة: استخدم المسافة البادئة والتنسيق لجعل ملفات JSON أسهل للقراءة والتصحيح من قبل البشر.
• التعامل مع الملفات الكبيرة بكفاءة: بالنسبة لمجموعات البيانات الكبيرة جدًا، ضع في اعتبارك JSON محدّد الأسطر (JSONL)، حيث يكون كل سطر كائن JSON صالح، مما يسمح بتدفق الملفات الكبيرة ومعالجتها دون تحميل كل شيء في الذاكرة.

استنتاج

JSON هو تنسيق بيانات أساسي في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، حيث يوفر طريقة مباشرة وفعالة لهيكلة البيانات وتبادلها. إن تعدد استخداماته وبساطته تجعله مثاليًا لمجموعة واسعة من التطبيقات، بدءًا من تكوين نماذج التعلم العميق إلى تسهيل اتصال البيانات في أنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة. يُعد إتقان JSON مهارة قيّمة لأي شخص يعمل مع الذكاء الاصطناعي وتقنيات التعلم الآلي. للتعمق أكثر في تطبيقاته، استكشف المصطلحات ذات الصلة في مسرد مص طلحات Ultralytics أو تعرف على استخدامه في ممارسات نشر النماذج.