如何监控AI计算结果的质量，一般有什么好的实践，避免计算结果不好影响生产环境
在进行测试的时候就要进行训练，通过训练集和测试集的误差调整训练模型，通过结果进行反馈调整模型，实践的时候也要通过结果反馈，及时止损
1）根据问题选择 评价指标，常用的如：绝对误差和SAD(Sum of Absolute Difference)，均方误差MSE(Mean Squared Error)，梯度误差（Gradient error），平均绝对误差MAD(Mean Absolute Difference)
2）样本集划分为 训练集合 与 测试集合，训练集合用于建立模型和计算模型参数，测试集合用于检验模型预测性能，以免过拟合
3）使用模型进行预测时，如果在预测之后还可以获得实际输出值（这是常见的应用情况，虽然当时不能得到输出值，需要使用模型预测，但此后还是可以得到实际输出值，也只有这样才谈得上模型的精度），在得到实际输出值后与对应的输入值构成新的样本，用于模型训练校正模型参数，即构造自学习模型
4）使用实际样本构造自学习模型，使用加权法或滑动平均，即近期的数据样本具有较大的权值。
主要是测试吧就，对不同算法训练出的模型预测效果进行评估，测试其泛化能力。常用的测试方法有：蜕变测试，即根据公式特点，特定变换数据，进行结果比较，如类别标签乱序、属性乱序、增加无信息属性、一致重复预测等；大数据ETL测试；特征指标分析；模型效果评测，专业指标评测（KS、PSI、精确率、召回率、AUC、F1 Score等），可以考虑以这些作为参考指标来保证AI计算结果的满意程度
如果是Python的话可以用score函数
具体看你算法是分类，还是回归
通过线性拟合
机器学习相关的验证方法都可以使用，也可以先让一小部分用户先体验功能得到一定的数据再修正
1）根据问题选择 评价指标，常用的如：绝对误差和SAD(Sum of Absolute Difference)，均方误差MSE(Mean Squared Error)，梯度误差（Gradient error），平均绝对误差MAD(Mean Absolute Difference)
2）样本集划分为 训练集合 与 测试集合，训练集合用于建立模型和计算模型参数，测试集合用于检验模型预测性能，以免过拟合
3）使用模型进行预测时，如果在预测之后还可以获得实际输出值（这是常见的应用情况，虽然当时不能得到输出值，需要使用模型预测，但此后还是可以得到实际输出值，也只有这样才谈得上模型的精度），在得到实际输出值后与对应的输入值构成新的样本，用于模型训练校正模型参数，即构造自学习模型
4）使用实际样本构造自学习模型，使用加权法或滑动平均，即近期的数据样本具有较大的权值