NPU, TPU

 https://m.thaiware.com/tips/2138.html

AWS' TPU (tensor processing unit)/NPU service is AWS Trainium: https://aws.amazon.com/machine-learning/trainium/

CPU vs GPU vs TPU: https://medium.com/super-ai-engineer/gpu-tpu-%E0%B8%84%E0%B8%B7%E0%B8%AD%E0%B8%AD%E0%B8%B0%E0%B9%84%E0%B8%A3-%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%B0%E0%B9%84%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3-train-model-%E0%B8%81%E0%B8%B1%E0%B8%99%E0%B9%81%E0%B8%99%E0%B9%88-1b652666cbbf

Latent variable, Latent Dirichlet Allocation (LDA)

https://towardsdatascience.com/latent-dirichlet-allocation-lda-9d1cd064ffa2

A latent variable in machine learning refers to a variable that is not directly observed or measured but is inferred from the observable data. These variables represent hidden factors that influence the observed data and help explain patterns or relationships within that data.

### Examples and Applications:

1. **Principal Component Analysis (PCA):** 

   - In PCA, the principal components are latent variables that capture the directions of maximum variance in the data. These components summarize the data by reducing its dimensionality while preserving as much information as possible.

2. **Hidden Markov Models (HMM):** 

   - In HMMs, the hidden states are latent variables that represent the underlying process generating the observed sequence of data, such as the true emotional state of a person inferred from their speech or behavior.

3. **Latent Dirichlet Allocation (LDA):**

   - In LDA, a topic model, the latent variables are the topics that explain the observed words in a collection of documents. Each document is assumed to be a mixture of these topics.

4. **Autoencoders:**

   - In autoencoders, the encoded representation (bottleneck layer) is a latent variable that captures the most essential features of the input data, which is then used to reconstruct the original input.

รถไฟฟ้าละแวกราชดำเนินพระราม8

 

AI Table

 https://mindsdb.com/

https://youtu.be/HMn1jTIbOTI

It integrates machine learning model into RDB to enable query of predicted value.

How to get anywhere by plane, train, bus, ferry & car

 https://www.rome2rio.com/

Edge devices, servers, and types

 

Cloud native platform

An approach to build (link&compile) and run applications on cloud.

https://ashley-mangtani.medium.com/everything-you-need-to-know-about-cloud-native-platforms-e15004e3a57a

Cloud native technologies focus on minimizing users' operational burden. Frequently, cloud-native applications are built as a set of microservices (REST API) that run in Docker containers, and may be orchestrated in Kubernetes and managed and deployed using DevOps and Git CI workflows (although there is a large amount of competing open source that supports cloud-native development). The advantage of using Docker containers is the ability to package all software needed to execute into one executable package.

สัปปุริสทานสูตร

  [๑๔๘] ดูกรภิกษุทั้งหลาย สัปปุริสทาน ๕ ประการนี้ ๕ ประการเป็นไฉน คือ

สัตบุรุษย่อมให้ทานด้วยศรัทธา ๑ 
ย่อมให้ทานโดยเคารพ ๑ 
ย่อมให้ทานโดยกาลอันควร ๑ 
เป็นผู้มีจิตอนุเคราะห์ให้ทาน ๑ 
ย่อมให้ทานไม่กระทบตนและผู้อื่น ๑ 

ดูกรภิกษุทั้งหลาย สัตบุรุษครั้นให้ทานด้วยศรัทธาแล้ว 
ย่อมเป็นผู้มั่งคั่ง 
มีทรัพย์มาก 
มีโภคะมาก 
และเป็นผู้มีรูปสวยงาม 
น่าดู น่าเลื่อมใส
ประกอบด้วยผิวพรรณงามยิ่งนัก 

ในที่ที่ทานนั้นเผล็ดผล (บังเกิดขึ้น) 

ครั้นให้ทานโดยเคารพแล้ว 
ย่อมเป็นผู้มั่งคั่ง 
มีทรัพย์มาก 
มีโภคะมาก 
และเป็นผู้มีบุตรภรรยา 
ทาส คนใช้หรือคนงาน 
เป็นผู้เชื่อฟัง 
เงี่ยโสตลงสดับคำสั่ง 
ตั้งใจใคร่รู้

ในที่ที่ทานนั้นเผล็ดผล 

ครั้นให้ทานโดยกาลอันควรแล้ว 
ย่อมเป็นผู้มั่งคั่ง 
มีทรัพย์มาก 
มีโภคะมาก 
และย่อมเป็นผู้มีความต้องการที่เกิดขึ้นตามกาลบริบูรณ์ 

ในที่ที่ทานนั้นเผล็ดผล 

ครั้นเป็นผู้มีจิตอนุเคราะห์ให้ทานแล้ว ย่อมเป็นผู้มั่งคั่ง 
มีทรัพย์มาก 
มีโภคะมาก 
และเป็นผู้มีจิตน้อมไปเพื่อบริโภคกามคุณ ๕ สูงยิ่งขึ้น
ในที่ที่ทานนั้นเผล็ดผล 

ครั้นให้ทานไม่กระทบตนและผู้อื่นแล้ว 
ย่อมเป็นผู้มั่งคั่ง 
มีทรัพย์มาก มีโภคะมาก 
และย่อมเป็นผู้มีโภคทรัพย์ไม่มีภยันตรายมาแต่ที่ไหนๆคือ 
จากไฟ 
จากน้ำ 
จากพระราชา 
จากโจร 
จากคนไม่เป็นที่รัก 
หรือจากทายาทในที่ที่ทานนั้นเผล็ดผล 
ดูกรภิกษุทั้งหลาย สัปปุริสทาน ๕ ประการนี้แล ฯ

พระไตรปิฎก เล่มที่ ๒๒  พระสุตตันตปิฎก เล่มที่ ๑๔
อังคุตตรนิกาย ปัญจก-ฉักกนิบาต

Cloud-Edge-End vs Cloud-Fog-Edge

 Cloud-Edge-End architecture :

With the increasing production of Big Data and due to latency, privacy, and other concerns, a Cloud-Edge-End computing paradigm has emerged in order to facilitate Big Data processing in proper places. This infrastructure seamlessly integrates hardware and software resources across multiple computing tiers, from the End to Edge, and to the Cloud. The flexibility of hierarchical cloud-edge-end computing architecture makes possible to decide whether data processing and analysis—including data cleaning, machine learning training, and decision making—applied to data coming from end sensors is carried out directly at the end device in-place, the computing edge or uploaded to the cloud infrastructures with higher computation capabilities. Therefore, advanced cloud–edge–end computing architectures needs to provide the kind of support that IoT applications need to deploy data processing and analytic methods in a flexible, efficient and scalable way. (cf. https://www.journals.elsevier.com/journal-of-systems-architecture/call-for-papers/special-issue-on-cloud-edge-end-architecture-for-internet-of-things-applications-vsi-cloud-edge-end-iot)

So the term End refers to end devices and the term Edge refers to network edge.

However, the term Cloud-Fog-Edge is found more on Google.

Mobile cloud emulator

 A cloud service that emulates mobile OS. It's like a VM with mobile OS installed. Then VM can run on any computer platforms just like any cloud services. Examples include https://www.cloudemulator.net/

Web 1.0-3.0

 

Open access books

 https://www.intechopen.com/books/10779

Semi-supervised learning

An approach to machine learning that combines a small amount of labeled data with a large amount of unlabeled data during training. 

ในส่วนของ unlabeled data จะถูกสร้าง label ให้โดยเทียบเคียงจาก labeled data โดยวิธี เช่น cluster assumption คืออยู่ใน cluster เดียวกันก็น่าจะมี label เดียวกัน

OpenText

 A licensed enterprise information management software ที่มีความสามารถทำ document classification ได้ แต่ผู้ใช้ต้องเลือก segment บนรูปเอกสารก่อนเพื่อใช้ทำ classification

Data set repositories

www.kaggle.com/datasets

https://archive-beta.ics.uci.edu/ml/datasets

https://datasetsearch.research.google.com/

https://datahub.io/collections

https://data.gov/

https://ieee-dataport.org/

https://elsevier.digitalcommonsdata.com/collections/e9797bf7-f3e6-4500-9d6f-aac6f9491859

https://data.go.th/dataset/

Supplemental info in open access journal e.g.Peerj allows public accesses to paper data sets and codes

Data sources: https://www.reddit.com/subreddits/ e.g. r/Mental Health

Google meet companion mode

สำหรับใช้โดยคนในห้องประชุมแบบ onsite ที่เข้าร่วมประชุม google meet แบบ hybrid คือมีบางคนประชุมแบบ remote ซึ่งต้องใช้ google meet ใน mode ปกติ

ทำให้ remote participants ได้ยินเสียงคนในห้องประชุมปกติ แต่คนในห้องประชุมจะไม่ได้ยินเสียงต้นที่ผ่านเข้าไปใน google meet companion mode ออกมากจากอุปกรณ์ของผู้เข้าร่วมประชุม onsite คนอื่นๆ ทำให้ไม่ echo (no voice feedback)

Reinforcement learning

RL learns from interaction rather than labeled data, the core idea of gradually improving performance through experience.

1. Learning Through Trial and Error

• The agent tries actions, observes results (state transitions and rewards), and updates its knowledge or policy.

• Over time, it learns which actions lead to better outcomes.

---

2. Parameter Updates

• Just like in supervised learning, the model (e.g., Q-table, neural network) has parameters (weights).

• During training, these parameters are updated to minimize a loss function (e.g., temporal difference error in Q-learning or prediction loss in DQNs).

---

3. Exploration vs. Exploitation

• In training, the agent often explores new actions (e.g., epsilon-greedy strategy) to improve learning.

• In the final (deployment) phase, it mainly exploits the learned policy.

====

There are many algorithms for reinforcement learning, please see https://en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning 

Well-known algorithm is Q-learning.

Reinforcement learning involves an agent, a set of states ${\displaystyle �}$, and a set ${\displaystyle �}$ of actions per state. By performing an action ${\displaystyle �\in �}$, the agent transitions from state to state. Executing an action in a specific state provides the agent with a reward (a numerical score).

--ChatGPT

Snake game:

You want the agent (snake) to learn how to survive and grow longer by playing many games.

The environment (game board) provides feedback through rewards (e.g., +1 for eating food, -1 for dying).

You want the AI to develop strategies like avoiding collisions, planning moves, or maximizing score over time.

Neural network used in DQN for Snake game:

Input: a representation of the environment’s state.

• Grid / image input → CNN-based DQN
• Feature vector input → MLP-based DQN

1.Grid input

Treat the snake game board as a matrix (like an image).

Input:

0 = empty cell

1 = snake body

2 = snake head

3 = food

If the board is 20×20 → the input is 20×20 matrix (sometimes flattened into 400 values).

Neural nets for this usually use CNNs (like in Atari DQN).

2.  Features Vector

Simpler and often more efficient. Common features:

[Snake head position,Food position,

Relative position of food,

Snake direction (one-hot: [up, down, left, right]),

Danger information (is there a wall or body in the next cell up/down/left/right?),

Snake length]

Output: estimated Q-values for all possible actions .

A vector of 4 Q values, each for moving up, down, left, right.