随着科技的飞速发展，人工智能和机器学习在互联网服务中的应用越来越广泛。那么，如何评估它们的应用效果呢？

首先，从用户体验角度出发。人工智能和机器学习的应用目的之一是提升用户体验。可以通过收集用户反馈来评估，例如用户对智能客服的满意度、对个性化推荐内容的喜好程度等。如果用户觉得智能客服响应迅速、回答准确，能够有效解决问题，或者个性化推荐的内容符合自己的兴趣爱好，那么说明在这方面的应用效果较好。同时，观察用户的使用时长、访问频率等指标也能间接反映应用效果。如果用户在使用了人工智能和机器学习优化后的服务后，使用时长增加、访问频率提高，说明用户对服务的认可度提升。

其次，考量性能指标。对于互联网服务来说，响应时间、吞吐量等性能指标至关重要。人工智能和机器学习算法的引入不应降低服务的性能。例如，在图像识别服务中，评估算法的识别速度和准确率。如果能够在短时间内准确识别大量图像，那么说明应用效果良好。又如在搜索引擎中，评估智能搜索算法的准确性和召回率，看是否能够更精准地为用户提供所需信息。

再者，关注成本效益。虽然人工智能和机器学习可以带来很多好处，但也需要考虑成本。评估应用这些技术后是否降低了运营成本，例如减少了人工客服的数量、提高了服务器资源的利用率等。同时，也要考虑投资回报率，看投入的资金和资源是否带来了相应的收益增长。

最后，考虑可扩展性和适应性。互联网服务的需求不断变化，人工智能和机器学习模型需要具备良好的可扩展性和适应性。评估模型是否能够轻松应对数据量的增长和业务需求的变化。如果模型能够快速适应新的环境和数据，持续为互联网服务提供有效的支持，那么应用效果值得肯定。

总之，评估人工智能和机器学习在互联网服务中的应用效果需要从多个角度综合考虑，以确保这些先进技术能够真正为互联网服务带来价值提升。