El problema radica en que és una tasca exigent comprendre detalladament el funcionament de les xarxes neuronals, la forma en què funciona el descens del gradient, diferents distribucions i com es pot sobreajustar. Es necessita una eina que permeti reduir la complexitat i fomentar una sòlida comprensió a través de l'aprenentatge visual i l'experimentació. A més, hi ha una necessitat de jugar amb diferents hiperparàmetres i observar-ne els efectes. També es necessita una eina que ofereixi la possibilitat de manipular les dades per veure com els canvis afecten el comportament del model. Finalment, l'eina també hauria de proporcionar capacitats predictives per permetre una comprensió més profunda de com el canvi de pesos i funcions afecta el funcionament de la xarxa neuronal.

Playground AI ofereix una solució interactiva permetent als usuaris explorar visualment els diferents elements de les xarxes neuronals. Il·lustra funcions com el descens del gradient i el sobreajust per reduir la complexitat i promoure una comprensió intuïtiva. Podeu experimentar amb diferents hiperparàmetres i observar directament els seus efectes visualment per obtenir una millor percepció del seu paper. A més, l'eina ofereix funcions per manipular dades per a una aplicació pràctica. També proporciona prediccions immediates com a retroacció, fent que el procés d'aprenentatge sigui més potent. Aquest enfocament permet als usuaris reconèixer el comportament operatiu de la xarxa neuronal i fa transparents els efectes de la manipulació de pesos i funcions.