Tenen dificultats per identificar i entendre l'overfitting - és a dir, l'adaptació excessiva d'un model als dades d'entrenament en el context de les xarxes neuronals. Necessiten una eina eficaç i d'ús fàcil que no només representi de manera comprensible la complexitat de les xarxes neuronals de múltiples nivells i el seu funcionament, sinó que també ofereixi la possibilitat d'experimentar amb diferents paràmetres i dades. Fins ara, els faltava suport visual per abordar els mecanismes de descens del gradient i la comprensió de les distribucions. A més, és important per a vostè comprendre i preveure les conseqüències de canvis en els pesos i les funcions en el rendiment de la xarxa neuronal. Playground AI, amb les seves àmplies possibilitats de visualització i opcions experimentals, podria ser la solució que necessiten.

Playground AI pot expandir la vostra comprensió de les xarxes neuronals multicapa, presentant visualment conceptes complexos i permetent-vos manipular experimentalment diferents paràmetres i dades. Amb les seves funcions de predicció, podeu observar i comprendre com els canvis en els pesos i les funcions afecten el rendiment de la xarxa neuronal. A més, Playground AI us ajuda a reconèixer i comprendre el sobreajustament, oferint-vos la possibilitat d'experimentar amb diferents conjunts de dades o introduir les vostres pròpies dades. A més, aquesta eina facilita la comprensió visual de les distribucions i el descens del gradient. Playground AI us ofereix, per tant, els coneixements i habilitats necessàries per treballar i experimentar eficaçment amb xarxes neuronals.