Change detection
পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণে, পরিবর্তন সনাক্তকরণ বা পরিবর্তন বিন্দু সনাক্তকরণ সেই সময়গুলি সনাক্ত করার চেষ্টা করে যখন কোনও যাদৃচ্ছিক প্রক্রিয়া বা সময় সিরিজের সম্ভাব্যতা বিতরণ পরিবর্তিত হয়। সাধারণভাবে সমস্যাটি কোনও পরিবর্তন ঘটেছে কি না, বা বেশ কয়েকটি পরিবর্তন ঘটেছে কিনা তা সনাক্ত করা এবং এই ধরনের কোনও পরিবর্তনের সময় চিহ্নিত করা উভয়ই সম্পর্কিত। ধাপ সনাক্তকরণ এবং প্রান্ত সনাক্তকরণের মতো নির্দিষ্ট প্রয়োগগুলি প্রক্রিয়াটির গড়, বৈচিত্র্য, পারস্পরিক সম্পর্ক বা বর্ণালী ঘনত্বের পরিবর্তনের সাথে সম্পর্কিত হতে পারে। আরও সাধারণভাবে পরিবর্তন সনাক্তকরণের মধ্যে অসঙ্গতিপূর্ণ আচরণ সনাক্তকরণ অন্তর্ভুক্ত রয়েছেঃ অসঙ্গতি সনাক্তকরণ। অফলাইন চেঞ্জ পয়েন্ট সনাক্তকরণ অনুমান করা হয় যে দৈর্ঘ্যের একটি ক্রম উপলব্ধ এবং লক্ষ্য হল সিরিজে কোনও পরিবর্তন পয়েন্ট (গুলি) ঘটেছে কিনা তা সনাক্ত করা। এটি পোস্ট হক বিশ্লেষণের একটি উদাহরণ এবং প্রায়শই অনুমান পরীক্ষার পদ্ধতি ব্যবহার করে যোগাযোগ করা হয়। এর বিপরীতে, অনলাইন চেঞ্জ পয়েন্ট সনাক্তকরণ একটি আগত ডেটা প্রবাহে চেঞ্জ পয়েন্ট সনাক্তকরণের সাথে সম্পর্কিত। একটি সময় সিরিজ সময়ের সাথে এক বা একাধিক পরিমাণের অগ্রগতি পরিমাপ করে। উদাহরণস্বরূপ, উপরের চিত্রটি 1870 থেকে 1970 সালের মধ্যে নীল নদের জলের স্তর দেখায়। চেঞ্জ পয়েন্ট সনাক্তকরণ সিরিজের আচরণ উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হয় কিনা এবং যদি তা হয় তবে তা চিহ্নিত করার সাথে সম্পর্কিত। নীল নদের উদাহরণে, নদীতে একটি বাঁধ নির্মাণের পর জলের পরিমাণ উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হয়। গুরুত্বপূর্ণভাবে, টাইম সিরিজের চলমান আচরণের থেকে পৃথক অসঙ্গতিপূর্ণ পর্যবেক্ষণগুলি সাধারণত পরিবর্তন পয়েন্ট হিসাবে বিবেচিত হয় না যতক্ষণ না সিরিজটি তার পূর্ববর্তী আচরণে ফিরে আসে। গাণিতিকভাবে, আমরা একটি টাইম সিরিজকে পর্যবেক্ষণের একটি ক্রমবদ্ধ ক্রম হিসাবে বর্ণনা করতে পারি। আমরা সময় সিরিজের একটি উপসেটের যৌথ বন্টনকে এভাবে লিখতে পারি। যদি লক্ষ্যটি নির্ধারণ করা হয় যে দৈর্ঘ্যের একটি সীমাবদ্ধ সময় সিরিজে একটি সময়ে একটি পরিবর্তন বিন্দু ঘটেছে কিনা, তবে আমরা সত্যিই জিজ্ঞাসা করি যে সমান কিনা। এই সমস্যাটি একাধিক পরিবর্তন বিন্দুর ক্ষেত্রে সাধারণীকরণ করা যেতে পারে। অ্যালগরিদম অনলাইন পরিবর্তন সনাক্তকরণ ক্রমিক বিশ্লেষণ ("অনলাইন") পদ্ধতির ব্যবহার করে, যে কোনও পরিবর্তন পরীক্ষা অবশ্যই এই সাধারণ মেট্রিকগুলির মধ্যে একটি বিনিময় করতে হবেঃ মিথ্যা অ্যালার্ম হার ভুল সনাক্তকরণ হার সনাক্তকরণে বিলম্ব একটি বায়েস পরিবর্তন-সনাক্তকরণ সমস্যায়, পরিবর্তনের সময়ের জন্য একটি পূর্ববর্তী বিতরণ উপলব্ধ। স্ট্রিমিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে অনলাইন পরিবর্তন সনাক্তকরণও করা হয়। অফলাইন পরিবর্তন সনাক্তকরণ বেসেভিল (1993, ধারা 2.6) পৃষ্ঠা এবং পিকার্ডের কাজের উপর ভিত্তি করে অনুমান পরীক্ষার সাথে অফলাইন পরিবর্তন-ইন-মিন সনাক্তকরণ এবং দুই-পর্যায়ের রিগ্রেশন সম্পর্কিত পরিবর্তনের সময়ের সর্বাধিক-জীবিকা অনুমান নিয়ে আলোচনা করে। অন্যান্য পদ্ধতিগুলি সর্বাধিক সম্ভাব্যতা অনুমানের উপর ভিত্তি করে ক্লাস্টারিং ব্যবহার করে, বর্ণালী বিশ্লেষণ বা একক বর্ণালী বিশ্লেষণের মাধ্যমে পরিবর্তনের সংখ্যা এবং সময় অনুমান করতে অপ্টিমাইজেশন ব্যবহার করে। পরিসংখ্যানগতভাবে বলতে গেলে, পরিবর্তন সনাক্তকরণকে প্রায়শই মডেল নির্বাচনের সমস্যা হিসাবে বিবেচনা করা হয়। আরও চেঞ্জপয়েন্ট সহ মডেলগুলি ডেটার সাথে আরও ভাল ফিট করে তবে আরও পরামিতি সহ। আকাইক তথ্য মানদণ্ড এবং বায়েসিয়ান তথ্য মানদণ্ডের মতো মডেল নির্বাচনের মানদণ্ডকে অনুকূল করে সর্বোত্তম বিনিময় খুঁজে পাওয়া যেতে পারে। বায়েসিয়ান মডেল নির্বাচনও ব্যবহার করা হয়েছে। বায়েসিয়ান পদ্ধতিগুলি প্রায়শই সমস্ত ধরণের অনিশ্চয়তার পরিমাণ নির্ধারণ করে এবং শাস্ত্রীয় পদ্ধতি দ্বারা মোকাবেলা করা কঠিন প্রশ্নের উত্তর দেয়, যেমন একটি নির্দিষ্ট সময়ে পরিবর্তন হওয়ার সম্ভাবনা কত এবং নির্দিষ্ট সংখ্যক পরিবর্তন পয়েন্ট থাকার তথ্যের সম্ভাবনা কত। "অফলাইন" পদ্ধতিগুলি স্ট্রিমিং ডেটাতে ব্যবহার করা যাবে না কারণ তাদের সম্পূর্ণ সময় সিরিজের পরিসংখ্যানের সাথে তুলনা করতে হবে এবং বাস্তব সময়ের পরিবর্তনের প্রতি প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে না তবে প্রায়শই পরিবর্তনের সময় এবং মাত্রার আরও সঠিক অনুমান প্রদান করে। অ্যাপ্লিকেশন পরিবর্তন সনাক্তকরণ পরীক্ষাগুলি প্রায়শই গুণমান নিয়ন্ত্রণ, অনুপ্রবেশ সনাক্তকরণ, স্প্যাম ফিল্টারিং, ওয়েবসাইট ট্র্যাকিং এবং চিকিৎসা নির্ণয়ের জন্য উৎপাদনে ব্যবহৃত হয়। ভাষাগত পরিবর্তন সনাক্তকরণ বলতে একই বাক্যের একাধিক উপস্থাপনা জুড়ে শব্দ-স্তরের পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করার ক্ষমতাকে বোঝায়। গবেষকরা দেখেছেন যে পরিবর্তিত শব্দ এবং নতুন শব্দের মধ্যে শব্দার্থগত ওভারল্যাপের পরিমাণ (অর্থাৎ, সম্পর্কিততা) এই ধরনের সনাক্তকরণের সহজতাকে প্রভাবিত করে (স্টার্ট, সানফোর্ড, স্টুয়ার্ট, এবং ডাউডিয়াক, 2004)। অতিরিক্ত গবেষণায় দেখা গেছে যে মূল বাক্যের প্রাথমিক পাঠের সময় যে শব্দটি পরিবর্তন করা হবে তার প্রতি মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করা সনাক্তকরণের উন্নতি করতে পারে। এটি মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করার জন্য ইটালিক লেখা ব্যবহার করে দেখানো হয়েছিল, যার মাধ্যমে যে শব্দটি পরিবর্তিত হবে তা মূল বাক্যে (সানফোর্ড, সানফোর্ড, মোলে, এবং এমমট, 2006) ইটালিক করা হয়েছে, পাশাপাশি ক্লিফটিং কনস্ট্রাকশন ব্যবহার করা হয়েছে যেমন "এটি গাছ ছিল যার জলের প্রয়োজন ছিল"। (কেনেট, উরম, এবং ভ্যান হ্যাভারমেট, 2010)। এই পরিবর্তন-সনাক্তকরণের ঘটনাগুলি শক্তিশালী বলে মনে হয়, এমনকি দ্বিভাষিকরা যখন তাদের মাতৃভাষায় মূল বাক্যটি এবং তাদের দ্বিতীয় ভাষায় পরিবর্তিত বাক্যটি পড়ে (কেনেট, উরম এবং ভ্যান হ্যাভারমেট, 2010) তখনও আন্তঃভাষাগতভাবে ঘটে। সম্প্রতি, গবেষকরা পরিবর্তন বিন্দু সনাক্তকরণ ব্যবহার করে সাময়িক কর্পোরাকে (উদাহরণস্বরূপঃ "গে" শব্দটি সময়ের সাথে একটি নতুন অর্থ অর্জন করেছে) গণনামূলকভাবে বিশ্লেষণ করে সময় জুড়ে শব্দার্থবিজ্ঞানে শব্দ-স্তরের পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করেছেন। সঙ্গীতের মতো অ-শব্দ পড়ার ক্ষেত্রেও এটি প্রযোজ্য। যদিও সঙ্গীত কোনও ভাষা নয়, তবুও এটি লেখা হয় এবং লোকেরা এর অর্থ বুঝতে পারে যার মধ্যে উপলব্ধি এবং মনোযোগ জড়িত থাকে, যার ফলে পরিবর্তন সনাক্তকরণ উপস্থিত থাকে। ভিজ্যুয়াল পরিবর্তন সনাক্তকরণ হল দুই বা ততোধিক ছবি বা দৃশ্যের মধ্যে পার্থক্য সনাক্ত করার ক্ষমতা। দৈনন্দিন অনেক কাজে এটি অপরিহার্য। একটি উদাহরণ হল নিরাপদে এবং সফলভাবে গাড়ি চালানোর জন্য রাস্তায় পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করা। অন্যান্য যানবাহন, ট্রাফিক নিয়ন্ত্রণ সংকেত, পথচারী এবং আরও অনেক কিছু সনাক্ত করার জন্য মোটর যানবাহন পরিচালনার ক্ষেত্রে পরিবর্তন সনাক্তকরণ অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। চাক্ষুষ পরিবর্তন সনাক্তকরণ ব্যবহারের আরেকটি উদাহরণ হল মুখের স্বীকৃতি। একজনের চেহারা লক্ষ্য করার সময়, পরিবর্তন সনাক্তকরণ গুরুত্বপূর্ণ, কারণ মুখগুলি "গতিশীল" এবং "আলোর অবস্থা, মুখের অভিব্যক্তি, বার্ধক্য এবং অবরোধ" এর মতো বিভিন্ন কারণের কারণে চেহারায় পরিবর্তন হতে পারে। পরিবর্তন সনাক্তকরণ অ্যালগরিদমগুলি বিভিন্ন কৌশল ব্যবহার করে, যেমন "বৈশিষ্ট্য ট্র্যাকিং, প্রান্তিককরণ এবং স্বাভাবিককরণ", মানুষকে সঠিকভাবে সনাক্ত করার জন্য ব্যক্তিদের মধ্যে বিভিন্ন মুখের বৈশিষ্ট্য এবং নিদর্শনগুলি ক্যাপচার এবং তুলনা করতে। চাক্ষুষ পরিবর্তন সনাক্তকরণে "একাধিক সেন্সর ইনপুট, জ্ঞানীয় প্রক্রিয়া এবং মনোযোগমূলক প্রক্রিয়াগুলির" সংহতকরণ জড়িত থাকে, যা প্রায়শই একবারে একাধিক উদ্দীপনার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। মস্তিষ্ক চোখ থেকে দৃশ্যমান তথ্য প্রক্রিয়াকরণ করে, স্মৃতিতে সঞ্চিত পূর্ববর্তী জ্ঞানের সাথে এর তুলনা করে এবং দুটি উদ্দীপনার মধ্যে পার্থক্য চিহ্নিত করে। এই প্রক্রিয়াটি দ্রুত এবং অচেতনভাবে ঘটে, যা ব্যক্তিদের পরিবর্তিত পরিবেশে সাড়া দিতে এবং তাদের আচরণে প্রয়োজনীয় সমন্বয় করতে দেয়। জ্ঞানীয় পরিবর্তন সনাক্তকরণ পরিবর্তন সনাক্তকরণের জ্ঞানীয় কার্যকারিতা বিশ্লেষণ করার জন্য বেশ কয়েকটি গবেষণা পরিচালিত হয়েছে। জ্ঞানীয় পরিবর্তন সনাক্তকরণের সাথে, গবেষকরা দেখেছেন যে বেশিরভাগ লোকেরা তাদের পরিবর্তন সনাক্তকরণকে অতিরিক্ত মূল্যায়ন করে, যখন বাস্তবে, তারা অন্ধত্ব পরিবর্তনের জন্য তাদের ধারণার চেয়ে বেশি সংবেদনশীল। বাহ্যিক কারণগুলির উপর ভিত্তি করে জ্ঞানীয় পরিবর্তন সনাক্তকরণের অনেক জটিলতা রয়েছে এবং সংবেদনশীল পথগুলি পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করার ক্ষেত্রে একজনের সাফল্য নির্ধারণে মূল ভূমিকা পালন করে। একটি গবেষণা প্রস্তাব করে এবং প্রমাণ করে যে মাল্টি-সেন্সরি পাথওয়ে নেটওয়ার্ক, যা তিনটি সেন্সরি পাথওয়ে নিয়ে গঠিত, পরিবর্তন সনাক্তকরণের কার্যকারিতা উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করে। সংবেদনশীল পথ একটিতে উদ্দীপনার সংমিশ্রণ ঘটে, সংবেদনশীল পথ দুইটিতে পরিবর্তিত আচরণ শেখার জন্য মধ্য সংযোগ কৌশল ব্যবহার করা হয় এবং সংবেদনশীল পথ তিনটিতে পরিবর্তিত আচরণ শেখার জন্য মধ্য পার্থক্য কৌশল ব্যবহার করা হয়। এই তিনটিই একসঙ্গে কাজ করার ফলে, পরিবর্তন সনাক্তকরণের সাফল্যের হার উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পেয়েছে। পূর্বে এটি বিশ্বাস করা হত যে পোস্টেরিয়র প্যারিয়েটাল কর্টেক্স (পিপিসি) "সংবেদনশীল এবং কার্য-সম্পর্কিত ক্রিয়াকলাপের" উপর মনোনিবেশ করার কারণে পরিবর্তন সনাক্তকরণ বৃদ্ধিতে ভূমিকা পালন করে। যাইহোক, অধ্যয়নগুলি এটাও অস্বীকার করেছে যে পরিবর্তন সনাক্তকরণের জন্য পিপিসি প্রয়োজনীয়; যদিও এগুলির একে অপরের সাথে উচ্চ কার্যকরী সম্পর্ক রয়েছে, পরিবর্তন সনাক্তকরণে পিপিসির যান্ত্রিক সম্পৃক্ততা নগণ্য। উপরন্তু, টপ-ডাউন প্রসেসিং পরিবর্তন সনাক্তকরণে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে কারণ এটি মানুষকে পটভূমি জ্ঞানের আশ্রয় নিতে সক্ষম করে যা তখন উপলব্ধিকে প্রভাবিত করে, যা শিশুদের মধ্যেও প্রচলিত। গবেষকরা শিশুদের বিকাশ এবং শৈশব থেকে প্রাপ্তবয়স্ক হওয়া পর্যন্ত পরিবর্তন সনাক্তকরণকে ঘিরে একটি অনুদৈর্ঘ্য গবেষণা পরিচালনা করেছেন। এতে দেখা গেছে যে বড় শিশুদের তুলনায় ছোট শিশুদের মধ্যে পরিবর্তন সনাক্তকরণ বেশি শক্তিশালী, এই ফলাফলে টপ-ডাউন প্রক্রিয়াকরণ একটি প্রধান অবদানকারী। আরও দেখুন স্ট্রাকচারাল ব্রেক-মডেল স্ট্রাকচার ডিটেকশন থিওরি হাইপোথিসিস টেস্টিং রিকল রেট রিসিভার অপারেটিং চরিত্রগত পরিবর্তন অন্ধত্ব আরও পড়ুন