ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ В АНАЛИЗЕ МНОГОИСТОЧНИКОВЫХ ГЕОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ: ВОЗМОЖНОСТИ И ПРОБЛЕМЫ, ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING IN THE ANALYSIS OF MULTI-SOURCE GEOLOGICAL DATA: OPPORTUNITIES AND CHALLENGES

<jats:p>В данном исследовании рассмотрена роль искусственного интеллекта и методов машинного обучения в анализе многоисточниковых геологических данных (дистанционное зондирование, геохимические, геофизические данные). Описаны этапы подготовки данных, а также проведено сравнение различных моделей (Random Forest, XGBoost, SVM, CNN, LSTM) с обоснованием критериев выбора подходящей модели.</jats:p>