AI/MLにおけるYAMLのパワーをご覧ください！この汎用性の高いデータフォーマットを使って、設定を簡素化し、ワークフローを合理化し、可読性を向上させよう。
YAML Ain't Markup Language (YAML)は、人間が読めるデータ・シリアライズ言語であり、設定ファイルやデータが保存または送信されるアプリケーションでよく使用される。シンプルさと読みやすさを追求して設計されたYAMLは、人工知能（AI）と機械学習（ML）において、モデル、トレーニング・プロセス、デプロイメント・パイプラインに関連する複雑な設定を管理するために特に有用である。そのわかりやすい構文は、AI/MLのワークフローをより理解しやすく、保守しやすく、再現しやすくする。
YAMLは人間の読みやすさを優先します。その構造は階層を示すためにインデントに大きく依存しています。 Pythonに似ており、XMLやJSON のようなフォーマットと比較してすっきりとしたファイルになります。主な特徴は以下の通りです：
JA
EN
ZH
KO
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
VI
# シンボルでファイル内の文書化を行う。YAMLファイルは、プロジェクトのライフサイクルのさまざまな側面を定義し管理するために、AIとMLの分野で広く使われており、設定をコードから分離することで一貫性とコラボレーションを促進します。主な応用分野は以下の通り：
epochs: 100, batch_size: 16, learning_rate: 0.001また、ランダムフリップやローテーションのようなリスト拡張技術も利用できる。これにより、研究者やエンジニアはトレーニング実験を簡単に追跡し、修正することができます。YAMLは他のデータ・シリアライゼーション・フォーマットと似たような目的を果たす一方で、明確な特徴を持っています：
{} と括弧 [].YAMLは、インデントと最小限の構文を使用するため、複雑なコンフィギュレーションではより読みやすいとみなされることが多い。しかし、ウェブAPIではJSONの方が広く使われている。詳細は JSON.org.<tag>...</tag>) を使って要素を定義します。YAMLやJSONよりも冗長です。ドキュメントの構造化や検証には強力ですが、(たとえば データ注釈)、XML は一般的に、YAML のすっきりしたスタイルと比較して、読みやすさが最優先される設定ファイルにはあまり好まれません。YAMLは人間の可読性に重点を置いているため、AI/MLプロジェクトの設定ファイルに最適で、特にMLのライフサイクルを合理化するUltralytics HUBのようなプラットフォームでは、管理を簡素化し、コラボレーションを向上させる。
