Статья посвящена исследованию применения методов машинного обучения в сейсмической интерпретации для оценки нефтегазоносности. Целью работы является анализ эффективности алгоритмов машинного обучения в сравнении с традиционными методами обработки геофизических данных. В исследовании использовались такие методы, как случайный лес, градиентный бустинг и нейронные сети. Результаты показали, что машинное обучение способно ускорить и упростить обработку данных, улучшая качество и скорость сейсмической интерпретации. Особое внимание уделяется анализу каротажных диаграмм и предсказанию литологии без предварительной нормировки данных. Выводы подчеркивают значимость интеграции новых технологий в геологоразведочные работы для повышения их эффективности.