В работе рассматривается способ выявления опасных геологических процессов на данных сейсмоакустического профилирования с помощью алгоритмов машинного обучения. Предлагаемый авторами подход позволяет упростить процедуру интерпретации сейсмических данных. Ключевым шагом в подходе к решению данной задачи является необходимость создания набора взаимно независимых сейсмических атрибутов, наилучшим образом подчеркивающих особенность аномалий. Показана эффективность применения машинного обучения при выявлении опасных геологических процессов.