Baikal-GVD — большой (~1 км^3) подводный нейтринный телескоп, расположенный в озере Байкал, Россия. В докладе представлен обзор методов машинного обучения, разрабатываемых для анализа его данных. Обучение и оценка точностей методов проводилось на Монте-Карло симуляции событий эксперимента. Первая разработанная нейронная сеть решает задачу подавления шумовых хитов, возникающих из-за природной люминесценции воды. Вторая создаётся для различения ШАЛ- и нейтрино-индуцированных событий. Выбрав соответствующий порог классификации, сохраняется 50% событий, вызванных нейтрино, при подавлении ШАЛ-событий в 10^6 раз. Последняя нейронная сеть решает задачу реконструкции направления прилёта нейтрино. Медианное угловое разрешение нейросети для азимутального и полярного углов составляет 3,9 и 0,59 градуса соответственно. Обсуждается возможная схема применения трёх описанных нейронных сетей к анализу данных эксперимента.