নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং তাদের কাজ কর্মের উপস্থাপনা এবং বোধগম্যতা বর্ধন করার জন্য একটি ইন্টারেক্টিভ এবং চিত্রময় পদ্ধতির প্রয়োজন। ব্যবহারকারীরা নেটওয়ার্কের ওজন এবং ফাংশনসমূহে পরিবর্তনের প্রভাবগুলি সরাসরি এবং বাস্তব সময়ে ভিজ্যুয়ালাইজ করার ক্ষমতা দেওয়ার প্রয়োজন। এই প্রসঙ্গে, স্বায়ত্তশাসিত শিক্ষাপ্রদায়ক প্রক্রিয়াটি আঘাত পেয়েছে, কারণ এমন কোনও সরঞ্জাম পাওয়া যায়নি যা জটিল এবং একাধিক পর্যায়ের নিউরাল নেটওয়ার্ক, গ্র্যাডিয়েন্ট ডিসেন্টের কার্যকরিতা, হাইপারপ্যারামিটারসমূহ, বিতরণ এবং ওভারফিটিং এরমতো গুরুত্বপূর্ণ দিকগুলি বোঝতে সাহায্য করে। অতিরিক্ত, নেটওয়ার্কের কার্যকারিতায় পরিবর্তনের প্রভাব দেখার একটি পূর্বাভাস করার ব্যাপারে অভাব। এছাড়াও, প্রদত্ত এবং নিজস্ব উপাত্তসেটগুলি সঙ্গে পরীক্ষা করার সুযোগ, পূর্ণাঙ্গ শিক্ষা প্রক্রিয়ার জন্য লাভজনক হত।

Playground AI ঠিকমতো উল্লেখিত সমস্যা বিষয়ক প্রস্তাবটি সমাধান করে একটি ইন্টারেক্টিভ এবং ভিজুয়াল প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে যা ব্যবহারকারীর জন্য নিউরাল নেটওয়ার্কের গভীর বোঝাপড়া সম্ভব করে। এই টুলটি নির্দিষ্টভাবে দেখায় যে ওজন এবং ফাংশনগুলিতে পরিবর্তনগুলি নেটওয়ার্কের আচরণ কীভাবে প্রভাবিত করে এবং এটি বাস্তব সময়ে দৃশ্যমান করে। এটি জটিল, বহু-ধাপী নিউরাল নেটওয়ার্ক, গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্টর কার্যকারিতা, হাইপারপ্যারামিটার, বিতরণ এবং ওভারফিটিং এর মতো গুরুত্বপূর্ণ দিকগুলি আওতাধীন করে। আরও, Playground AI বিভিন্ন প্রাক্কলিত ডেটা সেট বা নিজের ডেটা আপলোড করার সঙ্গে পরীক্ষা পরীক্ষিত করা সম্ভব করে তোলে। এখানে একটি প্রেডিকশন ফাংশন বিবেচনার মধ্য দিয়ে যা নেটওয়ার্কের পারফরম্যান্সের উপর পরিবর্তনগুলির প্রভাব দেখায়, যা গভীর বোঝাপড়া উৎপাদন করে। এটি তারা নিশ্চয়ই নিউরাল নেটওয়ার্কের জটিলতা এবং পরিবর্তিত বোঝার জন্য একটি কার্যকর টুল যা ব্যবহারকারীদের সাহায্য করে।