本发明涉及一种应用于自动人工智能的项目推荐的方法和系统。存储与多个流水线中的每个流水线的性能相对应并且用于多个数据集中的数据集的多个评级值。在潜在空间中确定多个数据集内的每对数据集之间的距离。该距离与后悔的预期值相对应，该后悔是在所选择的流水线针对该流水线用于第一数据集的性能被评级时所引发的。根据流水线的性能，该后悔是评级值的单调递减函数。在潜在空间中聚类多个数据集，并且识别每个聚类中的代表性数据集。响应于接收到新数据集，根据与每个所选流水线在代表性数据集上的性能相对应的一组评级值，从多个流水线中选择一组优选流水线。在该组优选流水线中处理该新数据集。