Рассматриваются принципы машинного обучения и его использования при решении задач сейсмофациального анализа. Обсуждаются вопросы эффективности получаемых решений на качественном уровне, а также существенные моменты, влияющие на их эффективность. К последним относятся: качество данных, группы используемых атрибутов, особенности алгоритмов кластеризации. В качестве примера приводятся результаты, полученные по горизонтам, относящимся к бобриковско-турнейской толще нижнекаменноугольного возраста в юго-западной части Оренбургской области.
