Учёт типа данных при разработке математических моделей важен по нескольким причинам:

• Повышение точности. 2 При наличии больших объёмов данных алгоритмы могут обнаруживать более сложные связи между входными и выходными данными, что увеличивает точность прогнозирования и классификации. 2
• Автоматизация. 2 Модели машинного обучения могут выполнять повторяющиеся задачи быстрее и точнее, одновременно автоматизируя процессы принятия решений. 2
• Персонализация. 2 Используя данные для адаптации опыта отдельных пользователей, алгоритмы могут расширить возможности пользователей. 2
• Экономия затрат. 2 Предприятия могут экономить затраты, используя автоматизацию с помощью машинного обучения, сводя к минимуму усилия, требуемые от людей, и максимизируя эффективность. 2

Кроме того, учёт типа данных позволяет выбрать подходящие методы моделирования и решения задач. 3 Например, для описания объектов, которые характеризуются макроскопическими физическими величинами (температура, давление, скорость и т. д.), используются непрерывные математические структуры. 5 Для объектов, переменные которых могут принимать конечное число наперёд известных значений (например, релейно-контактные и бесконтактные переключательные схемы), применяется аппарат математической логики. 5