Problem se sastoji u tome što je izazovan zadatak detaljno razumjeti funkcionisanje neuronskih mreža, princip rada smanjenja gradijenta, različite raspodele i preobuku. Neophodan je alat koji omogućava smanjenje kompleksnosti i promovira čvrsto razumijevanje kroz vizualno učenje i eksperimentisanje. Postoji i potreba za eksperimentom sa različitim hiperparametrima i praćenjem njihovog uticaja. Također je potreban alat koji omogućava manipulaciju podacima kako bi se vidjelo kako promjene utiču na ponašanje modela. Na kraju, alat bi trebao da pruži prediktivne sposobnosti kako bi se bolje razumjelo kako promjene težina i funkcija utiču na rad neuronske mreže.

Playground AI nudi interaktivno rješenje omogućavajući korisnicima da vizualno istraže različite elemente neuronskih mreža. Ilustrira funkcije poput gradijentnog spusta i prekomjernog uklapanja kako bi se smanjila kompleksnost i promovirala intuitivna razumijevanja. Može se eksperimentirati s različitim hiperparametrima i direktno vizualno posmatrati njihove efekte kako bi se bolje shvatila njihova uloga. Osim toga, alat nudi funkcije za manipulaciju podataka za praktičnu primjenu. Također pruža instant predviđanja kao povratnu informaciju, što čini proces učenja efikasnijim. Ovaj pristup omogućava korisnicima da prepoznaju radno ponašanje neuronske mreže i transparentno prikazuje uticaj manipulacije težinama i funkcijama.