Personalized Cloud Recommendations

Abstract

Tato diplomová práce se zabývá využitím strojového učení, konkrétně technikami shlukování a klasifikace, k vytvoření personalizovaného systému doporučení cloudových služeb, který segmentuje uživatele a přiřazuje jim nejvhodnější cloudové zdroje na základě jejich stopy využití cloudu. Práce ukazuje, jak tyto poměrně jednoduché, ale výkonné modely strojového učení mohou vést k slibným výsledkům. Dále je v této práci proveden výzkum, že kombinace těchto modelů s dalšími algoritmy a modely umělé inteligence, jako je ranking, posilující učení (reinforcement learning) a velké jazykové modely, nejen mohou vylepšit výsledky doporučování, jaké cloudové zdroje použít, ale také mohou generuje skripty, konkrétně kód terraform, který automaticky spravuje škálování zdrojů v daném čase na základě potřeb.