هناك حاجة إلى طريقة تفاعلية وتوضيحية لتوضيح وتوسيع فهم الشبكات العصبية وكيفية عملها. يرغب المستخدم في أن يكون لديه القدرة على تصور التأثيرات المباشرة وفي الوقت الحقيقي للتغييرات في الأوزان والوظائف لهذه الشبكة. ولكن ، يعاني العملية التعلمية الذاتية بسبب عدم العثور على أداة تتعامل مع فهم الجوانب المهمة مثل الشبكات العصبية المركبة متعددة المراحل، وطرق عمل الانحدار التدريجي ، والمعلمات الكبرى ، والتوزيعات والتحيز الزائد. بالإضافة إلى ذلك ، هناك نقص في وظيفة التنبؤ التي توضح كيف تؤثر التغييرات على أداء الشبكة. وسيكون من المفيد في العملية التعلمية الكاملة أيضًا القدرة على التجربة مع مجموعات البيانات المقدمة بالإضافة إلى البيانات الخاصة.

يتعامل Playground AI مع القضية المشكلة الموصوفة بكفاءة، من خلال تقديم منصة تفاعلية وبصرية تمكن المستخدم من الحصول على فهم شامل للشبكات العصبية. يظهر هذا الأداة بشكل محدد كيف تؤثر التغييرات في الأوزان والوظائف على سلوك الشبكة، ويعرض هذا بالوقت الفعلى. كما يتعامل أيضًا مع جوانب مهمة مثل الشبكات العصبية المعقدة والمتعددة الطبقات وكيفية عمل وظيفة التدرج الصاعد، والمعلمات الفائقة، التوزيعات والتجاوز. بالإضافة إلى ذلك، يتيح Playground AI التجربة مع مجموعات بيانات متنوعة محددة مسبقا أو تحميل بيانات خاصة. كما يتضمن أيضًا وظيفة التنبؤ، التي تظهر تأثيرات التغييرات على أداء الشبكة، مما يعزز فهم أعمق. لذا، فهو أداة فعالة تساعد المستخدمين على فهم وتتبع تعقيد وديناميكية الشبكات العصبية بشكل أفضل.