我对数据科学很陌生，但我有一个我想解决的用例。

我想构建一个数据同步计划程序，它在每次计划触发后跟踪数据同步量并自动调整下一个计划。

例如 ：

让我们假设我有 3 个工作要执行。目前，我们将它们中的每一个保持在 5 分钟的间隔（例如），但这需要自动安排。

• 所以让在上午 10 点作业 1 被执行并获得 10 个条目。
• 在上午 10 点，作业 2 被执行并获得了 100 个条目。
• 上午 10 点，作业 3 被执行并获得了 200 个条目。

对于这种情况，作业 1 获得的数据流比作业 2 和作业 3 少。在这种情况下，自动调度程序将自动调整间隔并建议将下一次执行更改为：

• 作业 1 - 可能是 10 分钟间隔
• 作业 2 - 可能是 5 分钟间隔
• 作业 3 - 可能是 2 分钟间隔。

调度程序也将根据基于时间的历史数据进行自我训练，例如，如果作业 3 的数据流在上午 10 点较多，则在下午 1 点可能较少，此时作业 1 可能有更多数据。调度程序将自动调整时间，并以比作业 3 更短的时间间隔为作业 1 制定下一个下午 1 点的安排。

你能建议我任何我可以遵循的算法来支持这种情况吗？或者即使你可以帮助我如何继续学习机器学习，它也会对我有很大帮助。