Актуальность исследования обусловлена тем, что эффективность проведения гидравлического разрыва пласта зависит от ряда признаков, которые на данный момент не учитываются в традиционных формулах расчета гидроразрыв пласта. Так, в традиционных методиках расчета на основе одномерных геомеханических моделей (в работе рассматривались модели Христиановича–Гиртсма–де Клерка, радиальная модель и модель Перкинса–Керна–Нордгрена) распространения трещины делаются допущения, которые могут снижать точность расчета и, как следствие, точность прогнозирования роста дебита нефти после проведения гидроразрыв пласта. Целью данной работы является прогнозирование роста дебита нефти после проведения гидроразрыв пласта с использованием технологий искусственного интеллекта, а именно машинного обучения, и последующее сравнение точности такого прогнозирования с точностью традиционных методик расчетов на основе одномерных моделей для выявления наиболее точной методики. Объект: модель роста дебита нефти после проведения гидроразрыва пласта. Методы: разработка специального программного обеспечения для прогнозирования дебита нефти после проведения гидроразрыв пласта с использованием традиционных методик на основе одномерных моделей и с помощью методик машинного обучения. Результаты. Было установлено, что точность традиционных методик на основе одномерных моделей составляет 84 %, а точность методик с использованием машинного обучения – 87 %. Заключение. Показано, что использование технологий искусственного интеллекта, а именно машинного обучения, обеспечивает более точное прогнозирование гидроразрыв пласта по сравнению с традиционными методиками на основе одномерных моделей.