Сингулярное разложение применяется в следующих областях машинного обучения и искусственного интеллекта:

• Рекомендательные системы. 1 Оно позволяет найти базисы пространства строк и пространства столбцов, то есть элементарные признаки обоих пространств. 1 Например, если строки матрицы соответствуют читателям, столбцы — книгам, а сама матрица содержит оценки, которые пользователи поставили книгам, то сингулярное разложение матрицы выделит «типичных читателей» и «типичные книги». 1
• Сокращение числа признаков в разреженных матрицах. 3 Например, при разработке рекомендательных систем. 3 В этом случае сингулярное разложение применяется для сокращения признакового пространства и формирования нового, где разреженность отсутствует. 3 Благодаря этому ускоряется алгоритм обучения и повышаются обобщающие способности полученной модели. 3
• Сжатие данных. 2 Сингулярное разложение используется для сжатия данных и уменьшения шума. 4
• Обработка сигналов. 2 Сингулярное разложение применяется в численных итерационных методах для работы с матрицами. 2
• Латентно-семантический анализ. 2

Кроме того, переформулировка сингулярного разложения, так называемое разложение Шмидта, имеет приложения в квантовой теории информации, например, в запутанности. 2