Change detection
شماریاتی تجزیے میں، تبدیلی کا پتہ لگانے یا تبدیلی کے نقطہ کا پتہ لگانے کی کوشش اس وقت کی نشاندہی کرنے کی کوشش کرتی ہے جب اسٹاکسٹک عمل یا ٹائم سیریز کی امکانات کی تقسیم میں تبدیلی آتی ہے۔ عام طور پر مسئلہ دونوں کا پتہ لگانے سے متعلق ہے کہ آیا کوئی تبدیلی واقع ہوئی ہے یا نہیں، یا آیا کئی تبدیلیاں واقع ہو سکتی ہیں، اور ایسی کسی بھی تبدیلی کے اوقات کی نشاندہی کرنا۔ مخصوص ایپلی کیشنز، جیسے قدم کا پتہ لگانا اور کنارے کا پتہ لگانا، عمل کے اوسط، تغیر، ارتباط، یا سپیکٹرم کثافت میں ہونے والی تبدیلیوں سے متعلق ہو سکتی ہیں۔ زیادہ عام طور پر تبدیلی کا پتہ لگانے میں بے ضابطہ رویے کا پتہ لگانا بھی شامل ہے: بے ضابطگی کا پتہ لگانا۔ آف لائن چینج پوائنٹ کا پتہ لگانا یہ فرض کیا جاتا ہے کہ لمبائی کا ایک سلسلہ دستیاب ہے اور مقصد یہ شناخت کرنا ہے کہ آیا سیریز میں کوئی تبدیلی پوائنٹ (پوائنٹس) واقع ہوا ہے یا نہیں۔ یہ پوسٹ ہاک تجزیہ کی ایک مثال ہے اور اکثر مفروضے کی جانچ کے طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے اس سے رابطہ کیا جاتا ہے۔ اس کے برعکس، آن لائن چینج پوائنٹ کا پتہ لگانے کا تعلق آنے والے ڈیٹا اسٹریم میں چینج پوائنٹس کا پتہ لگانے سے ہے۔ پس منظر ایک ٹائم سیریز وقت کے ساتھ ایک یا زیادہ مقداروں کی ترقی کی پیمائش کرتی ہے۔ مثال کے طور پر، اوپر کا اعداد و شمار 1870 اور 1970 کے درمیان دریائے نیل میں پانی کی سطح کو ظاہر کرتا ہے۔ چینج پوائنٹ کا پتہ لگانے کا تعلق اس بات کی نشاندہی کرنے سے ہے کہ آیا، اور اگر ایسا ہے تو، سیریز کا طرز عمل نمایاں طور پر تبدیل ہوتا ہے۔ دریائے نیل کی مثال میں، دریا میں ڈیم بنانے کے بعد پانی کا حجم نمایاں طور پر بدل جاتا ہے۔ اہم بات یہ ہے کہ بے ضابطہ مشاہدات جو ٹائم سیریز کے جاری رویے سے مختلف ہوتے ہیں انہیں عام طور پر تبدیلی کے نکات نہیں سمجھا جاتا جب تک کہ سیریز بعد میں اپنے پچھلے رویے پر واپس آجائے۔ ریاضیاتی طور پر، ہم ٹائم سیریز کو مشاہدات کی ترتیب شدہ ترتیب کے طور پر بیان کر سکتے ہیں۔ ہم ٹائم سیریز کے ذیلی سیٹ کی مشترکہ تقسیم کو اس طرح لکھ سکتے ہیں۔ اگر مقصد یہ طے کرنا ہے کہ آیا لمبائی کی ایک محدود ٹائم سیریز میں ایک وقت میں تبدیلی کا نقطہ واقع ہوا ہے، تو ہم واقعی پوچھتے ہیں کہ کیا برابر ہے۔ اس مسئلے کو ایک سے زیادہ تبدیلی پوائنٹ کے معاملے میں عام کیا جا سکتا ہے۔ الگورتھم آن لائن تبدیلی کا پتہ لگانا ترتیب وار تجزیہ ("آن لائن") نقطہ نظر کا استعمال کرتے ہوئے، کسی بھی تبدیلی کے ٹیسٹ کو ان عام میٹرکس کے درمیان تجارت کرنا چاہیے: غلط الارم کی شرح غلط پتہ لگانے کی شرح کا پتہ لگانے میں تاخیر بےز تبدیلی کا پتہ لگانے کے مسئلے میں، تبدیلی کے وقت کے لیے ایک پیشگی تقسیم دستیاب ہے۔ آن لائن تبدیلی کا پتہ لگانا بھی اسٹریمنگ الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے کیا جاتا ہے۔ آف لائن تبدیلی کا پتہ لگانے والی بیس ویل (1993، سیکشن 2.6) پیج اور پکارڈ کے کاموں کی بنیاد پر مفروضے کی جانچ کے ساتھ آف لائن تبدیلی کے معنی کا پتہ لگانے اور دو مرحلے کے رجعت سے متعلق تبدیلی کے وقت کے زیادہ سے زیادہ خطرے کے تخمینے پر تبادلہ خیال کرتی ہے۔ دیگر نقطہ نظر زیادہ سے زیادہ امکانات کے تخمینے کی بنیاد پر کلسٹرنگ کا استعمال کرتے ہیں، تبدیلیوں کی تعداد اور اوقات کا اندازہ لگانے کے لیے سپیکٹرم تجزیہ، یا واحد سپیکٹرم تجزیہ کے ذریعے اصلاح کا استعمال کرتے ہیں۔ اعداد و شمار کے لحاظ سے تبدیلی کا پتہ لگانا اکثر ماڈل کے انتخاب کا مسئلہ سمجھا جاتا ہے۔ زیادہ چینج پوائنٹ والے ماڈل ڈیٹا کو بہتر فٹ کرتے ہیں لیکن زیادہ پیرامیٹرز کے ساتھ۔ ماڈل کے انتخاب کے معیار کو بہتر بنا کر بہترین ٹریڈ آف پایا جا سکتا ہے جیسے کہ آکیک انفارمیشن معیار اور بایسیئن انفارمیشن معیار۔ بایسی ماڈل کا انتخاب بھی استعمال کیا گیا ہے۔ بایسیائی طریقے اکثر ہر طرح کی غیر یقینی صورتحال کی مقدار طے کرتے ہیں اور کلاسیکی طریقوں سے نمٹنا مشکل سوالات کے جوابات دیتے ہیں، جیسے کہ کسی مقررہ وقت میں تبدیلی کا امکان کیا ہے اور اعداد و شمار کے ایک مخصوص تعداد میں تبدیلی کے امکانات کیا ہیں۔ "آف لائن" نقطہ نظر کو اسٹریمنگ ڈیٹا پر استعمال نہیں کیا جا سکتا کیونکہ انہیں مکمل ٹائم سیریز کے اعداد و شمار سے موازنہ کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، اور وہ حقیقی وقت میں ہونے والی تبدیلیوں پر رد عمل ظاہر نہیں کر سکتے لیکن اکثر تبدیلی کے وقت اور شدت کا زیادہ درست تخمینہ فراہم کرتے ہیں۔ ایپلی کیشنز تبدیلی کا پتہ لگانے کے ٹیسٹ اکثر مینوفیکچرنگ میں کوالٹی کنٹرول، دراندازی کا پتہ لگانے، سپیم فلٹرنگ، ویب سائٹ ٹریکنگ، اور طبی تشخیص کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ لسانی تبدیلی کا پتہ لگانے سے مراد ایک ہی جملے کی متعدد پیشکشوں میں لفظ کی سطح پر ہونے والی تبدیلیوں کا پتہ لگانے کی صلاحیت ہے۔ محققین نے پایا ہے کہ تبدیل شدہ لفظ اور نئے لفظ کے درمیان سیمنٹک اوورلیپ (یعنی تعلق) کی مقدار اس آسانی کو متاثر کرتی ہے جس کے ساتھ اس طرح کا پتہ لگایا جاتا ہے (اسٹرٹ، سانفورڈ، اسٹیورٹ، اور ڈیوڈیک، 2004)۔ اضافی تحقیق سے پتہ چلا ہے کہ اصل جملے کے ابتدائی پڑھنے کے دوران تبدیل ہونے والے لفظ پر توجہ مرکوز کرنے سے پتہ لگانے میں بہتری آسکتی ہے۔ اسے توجہ مرکوز کرنے کے لیے ترچھے متن کا استعمال کرتے ہوئے دکھایا گیا تھا، جس کے تحت جو لفظ تبدیل ہو رہا ہے اسے اصل جملے (سانفورڈ، سانفورڈ، مولے، اور ایموٹ، 2006) میں ترچھا کیا گیا ہے، ساتھ ہی ساتھ کلیفٹنگ تعمیرات کا استعمال کرتے ہوئے جیسے کہ "یہ وہ درخت تھا جس کو پانی کی ضرورت تھی"۔ (کینیٹ، ورم، اور وان ہاورمیٹ، 2010)۔ تبدیلی کا پتہ لگانے والے یہ مظاہر مضبوط دکھائی دیتے ہیں، یہاں تک کہ جب دو لسانی لوگ اصل جملے کو اپنی مادری زبان میں اور تبدیل شدہ جملے کو اپنی دوسری زبان میں پڑھتے ہیں (کینیٹ، ورم اور وان ہاورمیٹ، 2010) تو یہ کراس لسانی طور پر بھی پائے جاتے ہیں۔ حال ہی میں، محققین نے تبدیلی کے نقطہ کا پتہ لگانے کا استعمال کرتے ہوئے عارضی کارپورا (مثال کے طور پر: لفظ "ہم جنس پرست" نے وقت کے ساتھ ایک نیا معنی حاصل کیا ہے) کا کمپیوٹیشنل تجزیہ کرکے وقت کے ساتھ الفاظ کی سطح میں تبدیلیوں کا پتہ لگایا ہے۔ یہ غیر الفاظ جیسے موسیقی کو پڑھنے پر بھی لاگو ہوتا ہے۔ اگرچہ موسیقی کوئی زبان نہیں ہے، پھر بھی یہ لکھی جاتی ہے اور لوگوں کو اس کے معنی کو سمجھنا ہوتا ہے جس میں ادراک اور توجہ شامل ہوتی ہے، جس سے تبدیلی کا پتہ لگانے میں مدد ملتی ہے۔ بصری تبدیلی کا پتہ لگانا بصری تبدیلی کا پتہ لگانا دو یا زیادہ تصاویر یا مناظر کے درمیان فرق کا پتہ لگانے کی صلاحیت ہے۔ یہ روزمرہ کے بہت سے کاموں میں ضروری ہے۔ ایک مثال محفوظ طریقے سے اور کامیابی سے گاڑی چلانے کے لیے سڑک پر ہونے والی تبدیلیوں کا پتہ لگانا ہے۔ دوسری گاڑیوں، ٹریفک کنٹرول سگنلز، پیدل چلنے والوں اور بہت کچھ کا پتہ لگانے کے لیے موٹر گاڑیوں کو چلانے میں تبدیلی کا پتہ لگانا بہت ضروری ہے۔ بصری تبدیلی کا پتہ لگانے کے استعمال کی ایک اور مثال چہرے کی شناخت ہے۔ کسی کی ظاہری شکل کو دیکھتے وقت، تبدیلی کا پتہ لگانا بہت ضروری ہے، کیونکہ چہرے "متحرک" ہوتے ہیں اور مختلف عوامل جیسے "روشنی کے حالات، چہرے کے تاثرات، بڑھاپے اور بندش" کی وجہ سے ظاہری شکل میں تبدیلی آسکتی ہے۔ تبدیلی کا پتہ لگانے والے الگورتھم مختلف تکنیکوں کا استعمال کرتے ہیں، جیسے کہ "فیچر ٹریکنگ، صف بندی، اور معمول"، لوگوں کی صحیح شناخت کے لیے افراد کے چہرے کی مختلف خصوصیات اور نمونوں کو پکڑنے اور ان کا موازنہ کرنے کے لیے۔ بصری تبدیلی کا پتہ لگانے میں "متعدد سینسر ان پٹ، علمی عمل، اور توجہ کے طریقہ کار" کا انضمام شامل ہوتا ہے، جو اکثر ایک ہی وقت میں متعدد محرکات پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔ دماغ آنکھوں سے بصری معلومات پر عمل کرتا ہے، اس کا موازنہ میموری میں ذخیرہ شدہ پچھلے علم سے کرتا ہے، اور دونوں محرکات کے درمیان فرق کی نشاندہی کرتا ہے۔ یہ عمل تیزی سے اور نادانستہ طور پر ہوتا ہے، جس سے افراد بدلتے ہوئے ماحول کا جواب دے سکتے ہیں اور اپنے رویے میں ضروری ایڈجسٹمنٹ کر سکتے ہیں۔ علمی تبدیلی کا پتہ لگانا تبدیلی کا پتہ لگانے کے علمی افعال کا تجزیہ کرنے کے لیے کئی مطالعات کیے گئے ہیں۔ علمی تبدیلی کا پتہ لگانے کے ساتھ، محققین نے پایا ہے کہ زیادہ تر لوگ اپنی تبدیلی کا پتہ لگانے میں حد سے زیادہ اندازہ لگاتے ہیں، جب حقیقت میں، وہ اندھے پن کو تبدیل کرنے کے لیے ان کے خیال سے زیادہ حساس ہوتے ہیں۔ علمی تبدیلی کا پتہ لگانے میں بیرونی عوامل کی بنیاد پر بہت سی پیچیدگیاں ہوتی ہیں، اور حسی راستے تبدیلیوں کا پتہ لگانے میں کسی کی کامیابی کا تعین کرنے میں کلیدی کردار ادا کرتے ہیں۔ ایک مطالعہ تجویز کرتا ہے اور ثابت کرتا ہے کہ کثیر حسی راستے کا نیٹ ورک، جو تین حسی راستوں پر مشتمل ہوتا ہے، تبدیلی کا پتہ لگانے کی تاثیر میں نمایاں اضافہ کرتا ہے۔ حسی راستہ ایک محرک کو ایک ساتھ فیوز کرتا ہے، حسی راستہ دو میں تبدیل شدہ رویے کو سیکھنے کے لیے درمیانی ارتکاز کی حکمت عملی کا استعمال شامل ہے، اور حسی راستہ تین میں تبدیل شدہ رویے کو سیکھنے کے لیے درمیانی فرق کی حکمت عملی کا استعمال شامل ہے۔ ان تینوں کے مل کر کام کرنے سے، تبدیلی کا پتہ لگانے میں کامیابی کی شرح میں نمایاں اضافہ ہوا ہے۔ پہلے یہ خیال کیا جاتا تھا کہ پوسٹر پیریٹل کورٹیکس (پی پی سی) نے "حسی اور کام سے متعلق سرگرمی" پر توجہ مرکوز کرنے کی وجہ سے تبدیلی کا پتہ لگانے میں اضافہ کرنے میں کردار ادا کیا۔ تاہم، مطالعات نے یہ بھی مسترد کیا ہے کہ پی پی سی تبدیلی کا پتہ لگانے کے لیے ضروری ہے ؛ اگرچہ ان کا ایک دوسرے کے ساتھ اعلی فعال ارتباط ہے، تبدیلی کا پتہ لگانے میں پی پی سی کی میکانکی شمولیت غیر اہم ہے۔ مزید برآں، ٹاپ ڈاؤن پروسیسنگ تبدیلی کا پتہ لگانے میں اہم کردار ادا کرتی ہے کیونکہ یہ لوگوں کو پس منظر کے علم کا سہارا لینے کے قابل بناتی ہے جو اس کے بعد ادراک کو متاثر کرتی ہے، جو بچوں میں بھی عام ہے۔ محققین نے بچوں کی نشوونما اور بچپن سے لے کر جوانی تک تبدیلی کا پتہ لگانے کے ارد گرد ایک طویل مدتی مطالعہ کیا ہے۔ اس میں، یہ پایا گیا کہ بڑے بچوں کے مقابلے چھوٹے بچوں میں تبدیلی کا پتہ لگانا زیادہ مضبوط ہے، جس میں اوپر سے نیچے کی پروسیسنگ اس نتیجے میں اہم معاون ہے۔ یہ بھی دیکھیں ساختی وقفہ-ماڈل ڈھانچے میں تبدیلی کا پتہ لگانے کا نظریہ قیاس آرائی کی جانچ یاد دہانی کی شرح وصول کنندہ آپریٹنگ خصوصیت اندھے پن کو تبدیل کریں حوالہ جات مزید پڑھنا