Проблемът се състои в това, че е предизвикателна задача да се разбере детайлно функционирането на невронните мрежи, начинът на функциониране на градиентното спускане, различните разпределения и прекаленото пригодяване. Необходим е инструмент, който да позволява намаляване на сложността и насърчава солидно разбиране чрез визуално обучение и експериментиране. Допълнително съществува потребност от игра с различни хиперпараметри и наблюдение на техните последици. Също така е необходим инструмент, който предлага възможността да се манипулира с данни, за да се види как промените влияят на поведението на модела. Накрая, инструментът трябва да предлага и възможности за предвиждане, за да се позволи по-дълбоко разбиране на това, как промяната на теглата и функциите влияето на работата на невронната мрежа.

Playground AI предлага интерактивно решение, като позволява на потребителите да изследват различни елементи от невронни мрежи визуално. Илустрира функции като градиентно спускане и прекалено подгонване, за да намали сложността и да насърчи интуитивно разбиране. Можете да експериментирате с различни хиперпараметри и да наблюдавате техните ефекти визуално, за да получите по-добра идея за техните роли. Освен това, инструментът предлага функции за манипулация на данни за практическо приложение. Той предоставя и незабавни прогнози като обратна връзка, което прави процеса на учене по-мощен. Този подход позволява на потребителите да разберат работното поведение на невронната мрежа и прави ефектите от манипулацията на тегла и функции прозрачни.