تتمثل المشكلة في أن فهم وظائف ومفاهيم الانحدار التدرجي في الشبكات العصبية يشكل تحدياً. من الصعب فهم الشبكات العصبية المتعددة المراحل المعقدة وكيفية عمل معلماتها. خاصة الدور الذي تلعبه التغيرات في الأوزان والوظائف في تشغيل الشبكة العصبية غير واضح. بالإضافة إلى ذلك، هناك غموض فيما يتعلق بالتكيف الزائد وتفسير التوزيعات. في هذه الصعوبات، قد يكون اللعب بمجموعات البيانات المتاحة المختلفة أو البيانات الخاصة مفيداً.

تتناول Playground AI تحدي فهم الشبكات العصبية والانحدار التدريجي، من خلال تقديم تمثيلات بصرية تفاعلية وسهلة الاستخدام. مع هذه الأداة، يمكن للمستخدمين تغيير الأعداد الهامشية لرؤية التأثيرات المباشرة على وظائف الشبكة، مما يساعد على فهم تأثير تغييرات الوزن وتكييف الوظائف بشكل أفضل. كما توفر Playground AI وظيفة التنبؤ التي تصور كيف يؤثر التغيير داخل الشبكة على عملها. من خلال القدرة على التجربة مع مجموعات بيانات مختلفة أو إدخال بيانات خاصة بهم، يمكن للأفراد أيضًا التعلم عملياً وكسب الخبرة. تساعد التصورات للتوزيعات أيضًا في فهم تفسيرها. بالإضافة إلى ذلك، تقدم الأداة توضيحات وتحذيرات بشأن الإفراط في التعلم، لفهم هذه الظاهرة بشكل أفضل وتجنبها. من خلال هذا التعلم التفاعلي والبصري، يتم تعزيز وتحسين فهم الشبكات العصبية والانحدار التدريجي بفعالية.