Практическое применение последовательностей в алгоритмах машинного обучения заключается в обработке больших наборов символьных последовательностей переменной длины. 2 Например, это необходимо в задачах прикладной биоинформатики, где нужно решать задачи классификации, регрессии и кластеризации на множествах строк. 2

Некоторые области, где используется такое применение:

• Поиск гомологичных участков белковых последовательностей. 2 Для этого применяется метод опорных векторов в сочетании со строковым ядром на основе локального выравнивания. 2
• Классификация строк на основе коротких подпоследовательностей. 2 Последовательности разделяют на классы по наличию в них определённого набора коротких подпоследовательностей (мотивов). 2 При этом мотивы заранее неизвестны и определяются в процессе обучения классификатора. 2
• Машинный перевод. 34 Для этого используется архитектура энкодер-декодер, которая позволяет кодировать информацию об исходной последовательности и генерировать новую на основе закодированной информации. 3