置換不変性は、データの中で入力の順序に依存しない関数を指します。機械学習において、このような置換不変性は多くの問題を単純化するために活用されます。例えば、集合内異常検知やテキストコンセプトセットの取得などのアプリケーションでは、データ内で要素間の順序が重要ではなく、その対称性を利用して処理が行われます。これにより、モデル設計や問題解決が容易になります。