XML

XML veya Genişletilebilir İşaretleme Dili, belgeleri hem insan tarafından okunabilir hem de makine tarafından okunabilir bir biçimde kodlamak için tasarlanmış bir işaretleme dilidir. Özellikle yapılandırmalarda ve sistemler arasında veri alışverişinde veri depolama ve taşıma için yaygın olarak kullanılır. Verileri görüntülemek için tasarlanan HTML'den farklı olarak XML, verilerin nasıl göründüğünden ziyade ne olduğuna odaklanarak verileri tanımlamak ve taşımak için tasarlanmıştır. Esnekliği ve evrenselliği, onu yapay zeka ve makine öğrenimi de dahil olmak üzere birçok teknoloji alanında bir köşe taşı haline getirmiştir.

XML Yapısını Anlama

XML belgeleri etiketler, nitelikler ve öğeler kullanılarak yapılandırılır. Etiketler, köşeli parantez içine alınmış < >öğelerin başlangıç ve bitişlerini tanımlar. Öğeler, veri kategorilerini veya yapılarını temsil eden bir XML belgesinin temel yapı taşlarıdır. Nitelikler, öğeler hakkında ek bilgi sağlar ve başlangıç etiketine dahil edilir. Örneğin, bir veri kümesi açıklamasında, veri alanlarını ve özelliklerini tanımlamak için XML kullanabilirsiniz. Bir öğe şu şekilde olabilir <image>ve bir öznitelik biçimini belirtebilir, örneğin <image format="JPEG">. Bu yapılandırılmış yaklaşım, hiyerarşik veri temsiline olanak tanıyarak hem insanlar hem de makineler tarafından ayrıştırılmasını ve işlenmesini kolaylaştırır. Yapı olarak aşağıdakilerle benzerlikler bulabilirsiniz YAMLbaşka bir insan tarafından okunabilir veri serileştirme dilidir, ancak XML ayrıntılı, etiket tabanlı sözdizimiyle karakterize edilir.

Yapay Zeka ve Makine Öğreniminde Uygunluk

Yapay zeka ve makine öğrenimi bağlamında XML birçok önemli rol oynamaktadır. Genellikle şunlar için kullanılır:

• Veri açıklama depolama: XML, özellikle bilgisayarla görme alanında veri kümelerindeki açıklamaları depolamak için kullanılan yaygın bir formattır. Örneğin, nesne algılama görevleri için sınırlayıcı kutu koordinatları sıklıkla XML dosyalarına kaydedilir ve görüntülerdeki nesnelerin konumunu ve sınıfını detaylandırır. Bu ek açıklamalar, görüntü segmentasyonu veya poz tahmini gibi görevler için Ultralytics YOLO gibi modellerin eğitimi için gereklidir.
• Yapılandırma dosyaları: XML, makine öğrenimi çerçeveleri de dahil olmak üzere yazılım uygulamaları için yapılandırma dosyaları oluşturmak için kullanılır. Bu dosyalar model eğitimi, veri ön işleme adımları veya dağıtım ayarları için parametreler tanımlayabilir. JSON veya YAML gibi daha yeni formatlar daha basit sözdizimleri nedeniyle yapılandırma için popülerlik kazanırken, XML eski sistemlerde ve kurumsal ortamlarda yaygın olmaya devam etmektedir.
• Veri alışverişi: XML'in standartlaştırılmış formatı, farklı sistemler ve platformlar arasında veri alışverişini kolaylaştırır. Yapay zeka boru hatlarında, verilerin veri toplama ve ön işlemeden model eğitimi ve dağıtımına kadar çeşitli aşamalar arasında aktarılması gerekebilir. XML, bu veri alışverişi için tutarlı bir format sağlayarak uyumluluk ve birlikte çalışabilirlik sağlar.

Yapay Zeka/ML'de XML'in Gerçek Dünya Uygulamaları

1. Tıbbi Görüntü Analizi: Tıbbi görüntü analizinde XML genellikle X-ışınları, CT taramaları ve MRI'lar gibi tıbbi görüntülerin ek açıklamalarını saklamak için kullanılır. Radyologlar, tümörler veya kırıklar gibi ilgili bölgelere açıklama ekleyebilir ve bu açıklamaları görüntü verileriyle birlikte XML formatında kaydedebilir. Bu XML ek açıklamaları daha sonra tıbbi görüntülerdeki anormallikleri otomatik olarak tespit etmek, teşhis ve tedavi planlamasına yardımcı olmak için yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılır.
2. Robotik Yapılandırma: Robotikte, özellikle de bilgisayarla görmeyi kullanan sistemlerde, XML robot sensörlerini ve görüntü işleme boru hatlarını yapılandırabilir. Örneğin, bir XML dosyası navigasyon veya nesne manipülasyonu için robotik bir sistemde kullanılan kamera parametrelerini, görüntü işleme algoritmalarını ve nesne algılama modellerini ( NVIDIA Jetson'da konuşlandırılan Ultralytics YOLO modelleri gibi) tanımlayabilir.

JSON gibi formatlar artık web tabanlı veri alışverişi ve daha hafif yapılandırmalar için sıklıkla tercih edilirken, XML'in sağlam yapısı ve geniş çapta benimsenmesi, özellikle standartlaştırılmış, ayrıntılı ve yapılandırılmış veri temsilinin gerekli olduğu yapay zeka ve makine öğreniminin çeşitli yönlerinde geçerliliğini sürdürmesini sağlamaktadır.