Нефтегазовая индустрия Российской Федерации - мощный драйвер развития экономики страны - напрямую зависит от скорости ввода в эксплуатацию новых месторождений по добыче полезных ископаемых. Снижение точности прогнозирования объемов добычи углеводородов российскими компаниями является следствием ухудшения качества их ресурсной базы. В данном исследовании оценивается эффективность прогностических моделей на основе машинного обучения для прогнозирования объемов добычи углеводородов. Изложен метод обучения прогностических моделей нейронных сетей, включающий в себя массив геолого-физических и проектных показателей разработки месторождений нефти и газа. Восстановлены недостающие геолого-геофизические данные при помощи различных методов аугментации.