Hi ha una necessitat d'un mètode interactiu i visual per il·lustrar i ampliar la comprensió de les xarxes neuronals i el seu funcionament. L'usuari voldria tenir la capacitat de visualitzar directament i en temps real els efectes dels canvis en els pesos i les funcions d'aquesta xarxa. En aquest cas, el procés d'aprenentatge autònom pateix, ja que no es va trobar cap eina que gestioni la comprensió d'aspectes importants com complexes xarxes neuronals de múltiples etapes, funcions de descens de gradient, hiperparàmetres, distribucions i sobreajust. A més, falta una funció de predicció que mostri com els canvis afecten el rendiment de la xarxa. A més, la possibilitat d'experimentar tant amb conjunts de dades proporcionats com amb conjunts de dades propis seria beneficiosa per al procés d'aprenentatge complet.

Playground AI aborda eficientment el problema descrit, oferint una plataforma interactiva i visual que permet a l'usuari comprendre a fons les xarxes neuronals. Aquesta eina mostra concretament com les modificacions en els pesos i funcions afecten el comportament de la xarxa i ho visualitza en temps real. També tracta aspectes importants com les xarxes neuronals complexes de múltiples nivells, el funcionament del descens del gradient, hiperparàmetres, distribucions i el problemàtica de l'overfitting. A més, Playground AI permet experimentar amb diferents conjunts de dades preestablerts o carregar les pròpies dades de l'usuari. També inclou una funció de predicció que mostra els efectes de les modificacions en el rendiment de la xarxa, la qual cosa fomenta una comprensió més profunda. Per tant, és una eina efectiva que ajuda als usuaris a comprendre i seguir millor la complexitat i la dinàmica de les xarxes neuronals.