XML، أو لغة الترميز القابلة للتوسيع، هي لغة ترميز مصممة لترميز المستندات بتنسيق يمكن للبشر قراءته آلياً. وتستخدم على نطاق واسع لتخزين البيانات ونقلها، خاصة في التكوينات وتبادل البيانات بين الأنظمة. على عكس HTML، المصمم لعرض البيانات، فإن XML مصمم لوصف البيانات ونقلها، مع التركيز على ماهية البيانات بدلاً من شكلها. مرونته وعالميته جعلته حجر الزاوية في العديد من المجالات التكنولوجية، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
فهم بنية XML
يتم تنظيم مستندات XML باستخدام العلامات والسمات والعناصر. العلامات، محاطة بأقواس زاوية < >تحدد بداية ونهاية العناصر. العناصر هي لبنات البناء الأساسية لمستند XML، وتمثل فئات البيانات أو البنى. توفر السمات معلومات إضافية حول العناصر ويتم تضمينها ضمن علامة البداية. على سبيل المثال، في وصف مجموعة البيانات، قد تستخدم XML لتعريف حقول البيانات وخصائصها. يمكن أن يكون العنصر <image>، وقد تحدد السمة تنسيقها، مثل <image format="JPEG">. يسمح هذا النهج المنظم بتمثيل البيانات بشكل هرمي، مما يسهل تحليلها ومعالجتها من قبل كل من البشر والآلات. قد تجد أوجه تشابه في البنية مع YAMLوهي لغة أخرى لتسلسل البيانات المقروءة بشريًا، لكن XML تتميز بصياغتها المطولة القائمة على العلامات.
الملاءمة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
في سياق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يلعب XML العديد من الأدوار الحاسمة. وغالباً ما يستخدم من أجل:
- تخزين التعليقات التوضيحية للبيانات: يعد XML تنسيقًا شائعًا لتخزين التعليقات التوضيحية في مجموعات البيانات، خاصة في مجال الرؤية الحاسوبية. على سبيل المثال، كثيرًا ما يتم حفظ إحداثيات المربع المحدود لمهام اكتشاف الكائنات في ملفات XML، حيث يتم حفظها في ملفات XML، مع توضيح موقع وفئة الكائنات داخل الصور. هذه التعليقات التوضيحية ضرورية لنماذج التدريب مثل Ultralytics YOLO لمهام مثل تجزئة الصور أو تقدير الوضع.
- ملفات التكوين: يُستخدم XML لإنشاء ملفات تهيئة لتطبيقات البرامج، بما في ذلك أطر التعلم الآلي. يمكن أن تحدد هذه الملفات معلمات لتدريب النموذج أو خطوات المعالجة المسبقة للبيانات أو إعدادات النشر. في حين أن التنسيقات الأحدث مثل JSON أو YAML تكتسب شعبية في التكوين بسبب بساطة تركيبها اللغوي، إلا أن XML لا يزال سائدًا في الأنظمة القديمة وبيئات المؤسسات.
- تبادل البيانات: يسهل تنسيق XML الموحد تبادل البيانات بين الأنظمة والمنصات المختلفة. في خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي، قد يلزم نقل البيانات بين مختلف المراحل، بدءًا من جمع البيانات والمعالجة المسبقة إلى تدريب النماذج ونشرها. يوفر XML تنسيقًا متسقًا لتبادل البيانات هذا، مما يضمن التوافق وقابلية التشغيل البيني.
تطبيقات العالم الحقيقي ل XML في الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي
- تحليل الصور الطبية: في تحليل الصور الطبية، غالبًا ما يتم استخدام XML لتخزين التعليقات التوضيحية للصور الطبية مثل الأشعة السينية والأشعة المقطعية والتصوير بالرنين المغناطيسي. قد يقوم أخصائيو الأشعة بوضع تعليقات توضيحية للمناطق ذات الأهمية، مثل الأورام أو الكسور، وحفظ هذه التعليقات التوضيحية بتنسيق XML إلى جانب بيانات الصورة. تُستخدم شروح XML هذه بعد ذلك لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على اكتشاف الحالات الشاذة في الصور الطبية تلقائياً، مما يساعد في التشخيص وتخطيط العلاج.
- تهيئة الروبوتات: في مجال الروبوتات، لا سيما في الأنظمة التي تستفيد من الرؤية الحاسوبية، يمكن لـ XML تهيئة مستشعرات الروبوتات وخطوط أنابيب معالجة الرؤية. على سبيل المثال، قد يحدد ملف XML معلمات الكاميرا، وخوارزميات معالجة الصور، ونماذج اكتشاف الأجسام (مثل نماذج Ultralytics YOLO المنشورة على NVIDIA جيتسون) المستخدمة في نظام روبوتي للملاحة أو معالجة الأجسام.
على الرغم من أن التنسيقات مثل JSON مفضلة الآن بشكل متكرر لتبادل البيانات المستندة إلى الويب والتكوينات الأخف، إلا أن بنية XML القوية واعتمادها على نطاق واسع يضمنان استمرار أهميتها في مختلف جوانب الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، خاصةً عندما يكون تمثيل البيانات الموحدة والمطولة والمنظمة ضروريًا.
