قالب گیری تزریقی ترموپلاستیک نقش حیاتی در تولید محصولات از پلاستیک و پلیمر ایفا می کند، در حالی که قالب گیری تزریقی فلز عمدتاً برای کاربردهای خودرو و الکترونیک استفاده می شود.
سایر فرآیندهای قالب‌گیری تزریقی رایج عبارتند از قالب‌گیری تزریقی به کمک گاز، تزریق ریز و قالب‌گیری تزریقی دیواره نازک. این تکنیک های قالب گیری در زمینه های پزشکی، الکترونیک و مخابرات کاربرد دارند.
هنگام انتخاب فرآیند قالب گیری تزریقی مورد نظر برای یک کاربرد خاص، پارامترهای مختلفی باید در نظر گرفته شود.
لاستیک پراید ایران تایر از محصولاتی است که مورد نیاز جامعه بوذه و این دستگاه آن را تا حدودی تولید میکند.برخی از عواملی که باید در نظر گرفته شوند عبارتند از ظرفیت تولید، اندازه محصول، ملاحظات طراحی و هزینه عملیات و مواد.
3.2. یادگیری بدون نظارت
این الگوریتم‌ها کاملاً برعکس الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده هستند، جایی که آنها برای طبقه‌بندی آموزش نمی‌بینند، اما از یک تابع استنتاج می‌شوند و مجموعه داده بدون برچسب را توصیف می‌کنند.
در زیر لیستی از الگوریتم های یادگیری ماشینی پرکاربرد آمده است. الگوریتم های زیر را می توان برای اکثر مشکلات داده استفاده کرد.
3.3. رگرسیون خطی
برای پیش بینی مقادیر یک متغیر بر اساس مقادیر مبتنی بر سایر متغیرها استفاده می شود. یک تغییر در حدس زدن، متغیر وابسته نامیده می شود.
متغیری که برای پیش بینی مقادیر سایر متغیرها استفاده می کنیم، متغیر مستقل نامیده می شود. به عنوان مثال، ما از رگرسیون خطی برای درک این موضوع استفاده می‌کنیم.
که عملکرد آزمون را می‌توان بر اساس زمان‌بندی به‌روز شده نحوه استفاده از تنباکو بر اساس زمان مصرف سیگار پیش‌بینی کرد.
3.4. رگرسیون لجستیک
رگرسیون لجستیک مجموعه ای از قوانین یادگیری نظارت شده با استفاده از مشکلات نوع باینری است. اگرچه «رگرسیون» با طبقه‌بندی نقطه مورد علاقه در این عبارت در تضاد است، لجستیک به ویژگی لجستیکی اشاره دارد که انتساب طبقه‌بندی را در این الگوریتم‌ها انجام می‌دهد.
رگرسیون لجستیک یک الگوریتم آسان و سازنده است و به همین دلیل است که معمولاً به اندازه تعهد کلاس باینری استفاده می شود.
