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The purpose of this master's thesis is to design a predictive model or system that estimates the execution time required to execute tasks using historical execution time data on the heterogeneous compute nodes. In this thesis, regression techniques(SGD Regressor, Passive-Aggressive Regressor, MLP Regressor, and XCSF Regressor) are compared in terms of their prediction accuracy in order to determine which technique produces reliable predictions for the execution time. These estimations must be generated in an online learning environment in which data points arrive in any sequence, one by one, and the regression model must learn from them. After evaluating the regression algorithms, it is seen that the XCSF regressor provides the highest overall prediction accuracy for the supplied data sets. The regression technique's parameters also play a significant role in achieving an acceptable prediction accuracy. 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