সমস্যাটি হল যা হল, নিউরাল নেটওয়ার্কের পরিচালনা, গ্র্যাডিয়েন্ট ডিসেন্টের কার্যধারা, বিভিন্ন বিতরণ এবং ওভারফিটিং বিস্তারিত বুঝতে একটি চ্যালেঞ্জিং টাস্ক। এমন একটি সরঞ্জাম প্রয়োজন হবে যা জটিলতা হ্রাস করতে সহায়তা করবে এবং ভিজ্যুয়াল শিক্ষা এবং পরীক্ষাণের মাধ্যমে দৃঢ় বোধগম্যতা অনুপ্রাণিত করবে। উপরন্তু, বিভিন্ন হাইপারপ্যারামিটার নিয়ে খেলার এবং তাদের প্রভাবগুলি নজরে রাখার প্রয়োজনীয়তা আছে। এমনকি এমন একটি টুলের প্রয়োজন হবে যা ডেটা ম্যানিপুলেট করার সুযোগ দেয়ে দেবে যাতে পরিবর্তনসমূহ মডেলের আচরণ কীভাবে প্রভাবিত করে তা দেখা যায়। সবশেষে, টুলটি ওজন এবং ফাংশনগুলি পরিবর্তন করার মাধ্যমে নিউরাল নেটওয়ার্কের পরিচালনা কীভাবে প্রভাবিত হয় তা বোঝার জন্য আরও গভীর ধারণা দেওয়ার জন্য ভবিষ্যদ্বাণী ক্ষমতা দিতে হবে।

Playground AI একটি ইন্টারেক্টিভ সমাধান সরবরাহ করে যা ব্যবহারকারীদের নিউরাল নেটওয়ার্কের বিভিন্ন উপাদানকে ভিজ্যুয়ালি অনুসন্ধান করার অনুমতি দেয়। এটি গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট এবং ওভারফিটিং এর মতো বিশেষত্ত্বগুলি চিহ্নিত করে যা জটিলতা হ্রাস করে এবং স্বতস্ফূর্ত ধারণা বাড়ায়। আপনি বিভিন্ন হাইপারপ্যারামিটারগুলির সাথে পরীক্ষা করতে পারেন এবং তাদের প্রভাব সরাসরি ভিজ্যুয়ালি পর্যবেক্ষণ করতে পারেন যা তাদের ভূমিকা বোঝার জন্য একটি ভাল ধারণা দেয়। সরঞ্জামটি ডাটা পরিবর্তন করার বৈশিষ্ট্য সরবরাহ করে যা একটি ব্যবহারিক আবেদনের জন্য। এটি সঙ্গে সঙ্গে পূর্বাভাসগুলি সরবরাহ করে যা শিক্ষাপ্রদান ক্ষমতা প্রবল করে। এই উপায়টি ব্যবহারকারীদের নিউরাল নেটওয়ার্কর চালনা আচরণ সনাক্ত করার এবং ওজন এবং ফাংশনগুলি পরিবর্তনের প্রভাব স্বচ্ছ করার সুযোগ দেয়।