YAML

لغة ترميز YAML (YAML) هي لغة لتسلسل البيانات المقروءة بشريًا. تُستخدم عادةً لملفات التكوين وفي التطبيقات التي يتم فيها تخزين البيانات أو نقلها. في سياق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يتمثل الدور الأساسي للغة YAML في جعل ملفات التكوين سهلة الفهم والإدارة وسد الفجوة بين سهولة القراءة البشرية والمعالجة الآلية.

الميزات الرئيسية ل YAML

تم تصميم YAML بحيث يسهل على البشر قراءتها وكتابتها. تعتمد صيغته الواضحة والمباشرة على المسافة البادئة بدلاً من الأقواس أو العلامات لتحديد البنية. هذا يجعل ملفات YAML أقل تشوشًا وأسهل في التنقل مقارنةً بتنسيقات البيانات الأخرى مثل XML أو JSON. تتضمن الميزات الرئيسية ما يلي:

• تنسيق قابل للقراءة البشرية: تركّز صيغة YAML على سهولة القراءة، باستخدام المسافات البيضاء والمسافات البادئة لتحديد هياكل البيانات الهرمية، مما يجعل من السهل فهم ملفات التكوين وتحريرها.
• تسلسل البيانات: YAML فعّال في تسلسل هياكل البيانات، مما يعني أنه يمكنه تحويل كائنات البيانات المعقدة إلى صيغة نصية يمكن تخزينها أو نقلها بسهولة ثم إعادة بنائها.
• ملفات التكوين: يُستخدم YAML على نطاق واسع لكتابة ملفات التكوين في تطبيقات البرمجيات، بما في ذلك تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. وهو يتيح للمستخدمين تحديد المعلمات والإعدادات وسير العمل بطريقة منظمة وسهلة الاستخدام.
• حيادية اللغة: صُمم YAML للعمل مع جميع لغات البرمجة، مما يجعله خيارًا متعدد الاستخدامات لمشاريع الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة المتنوعة التي قد تتضمن لغات وأطر عمل متعددة.
• التكامل مع أدوات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة: العديد من أطر وأدوات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، مثل PyTorch و TensorFlowتدعم YAML للتكوين، مما يسهل إعداد النماذج وعمليات التدريب وتخصيصها.

YAML في تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي، لا غنى عن ملفات YAML لإدارة التكوينات، وتحديد بنيات النماذج، وإعداد خطوط أنابيب التدريب. فيما يلي بعض الأمثلة الواقعية:

• تكوين النموذج في Ultralytics YOLO: عند العمل مع Ultralytics YOLO تُستخدم ملفات YAML لتعريف بنية النموذج، ومسارات مجموعة البيانات، ومعلمات التدريب الفائقة مثل حجم الدُفعة ومعدل التعلم، وإعدادات أخرى مختلفة. على سبيل المثال yolov8s.yaml يحدد طبقات ومعلمات النموذج الصغير YOLOv8 ، مما يتيح للمستخدمين تخصيص التجارب أو تكرارها بسهولة. تعد ملفات التكوين هذه ضرورية لكل من تدريب النماذج المخصصة ونشر النماذج المدربة مسبقًا باستخدام Ultralytics HUB.
• تكوين خط أنابيب البيانات: يُستخدم YAML أيضًا لتكوين خطوط أنابيب البيانات في مشاريع تعلّم الآلة. على سبيل المثال، يمكن لملف YAML أن يصف خطوات المعالجة المسبقة للبيانات وهندسة الميزات وزيادة البيانات. يسمح ذلك بأتمتة عمليات سير عمل البيانات وقابليتها للتكرار، مما يضمن الاتساق والكفاءة في تدريب النماذج.

YAML مقابل JSON

في حين أن كلاً من YAML و JSON هما لغتان لتسلسل البيانات، إلا أن YAML غالبًا ما تُفضل في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للتكوين نظرًا لسهولة قراءتها المحسنة. على الرغم من أن JSON، على الرغم من سهولة قراءتها من قبل الإنسان إلى حد ما، إلا أنها تستخدم المزيد من علامات الترقيم مثل الأقواس والأقواس، مما قد يجعل من الصعب تحليل التكوينات المعقدة في لمحة. ينتج عن اعتماد YAML على المسافة البادئة والحد الأدنى من بناء الجملة في ملفات تكوين أنظف وأكثر سهولة، مما يقلل من فرص حدوث أخطاء ويحسن قابلية الصيانة في مشاريع الذكاء الاصطناعي المعقدة.

باستخدام YAML، يمكن لممارسي الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة إدارة التكوينات وتوصيلها بفعالية، مما يجعل سير عملهم أكثر شفافية وقابلية للتكرار وأسهل للتعاون. بساطته وطبيعته الصديقة للإنسان تجعله أداة أساسية في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.