El problema rau en el fet que entendre les funcions i conceptes del descens del gradient en les xarxes neuronals representa un desafiament. Resulta difícil comprendre les complexes xarxes neuronals de múltiples nivells i el funcionament dels seus paràmetres. En particular, el paper que juguen els canvis de pes i les funcions en l'operació de la xarxa neuronal és poc clar. A més, hi ha incertesa en relació amb el sobreajust i la interpretació de les distribucions. Enfront d'aquestes dificultats, jugar amb diferents conjunts de dades disponibles o amb les pròpies dades podria ser útil.

Playground AI assumeix el repte de comprendre les xarxes neuronals i el descens del gradient, proporcionant representacions visuals comprensibles i interactives. Amb aquesta eina, els usuaris poden canviar els hiperparàmetres per veure l'impacte directe en les funcions de la xarxa i així entendre millor l'influència de les modificacions de pes i ajustaments de funcions. Playground AI també ofereix una funció de predicció que visualitza com els canvis dins de la xarxa afecten el seu funcionament. Mitjançant l'oportunitat d'experimentar amb diferents conjunts de dades o d'introduir les seves pròpies dades, es pot aprendre i obtenir experiència de manera pràctica. La visualització de distribucions també ajuda a comprendre la seva interpretació. A més, l'eina proporciona explicacions i advertències sobre el sobreajustament per entendre millor aquest fenomen i evitar-lo. A través d'aquest aprenentatge interactiu i visual, es promou i millora eficientment la comprensió de les xarxes neuronals i el descens del gradient.