Existuje potřeba interaktivní a vizuální metody k ilustraci a rozšíření porozumění neuronovým sítím a jejich fungování. Uživatel by chtěl mít schopnost vizualizovat dopady změn na váhy a funkce této sítě přímo a v reálném čase. Tím je narušen samostatný učební proces, protože nebyl nalezen nástroj, který by zvládal porozumění důležitých aspektů, jako jsou složité víceúrovňové neuronové sítě, chování gradientního sestupu, hyperparametry, distribuce a přeučení. Navíc chybí funkce předpovědi, která by ukazovala, jak se změny projeví na výkonu sítě. Kromě toho by pro celý vzdělávací proces bylo výhodné mít možnost experimentovat jak s poskytnutými, tak s vlastními datovými sadami.

Playground AI efektivně řeší popsanou problematiku tím, že poskytuje interaktivní a vizuální platformu, která uživateli umožňuje hluboké porozumění neuronovým sítím. Tento nástroj konkrétně ukazuje, jak změny vah a funkcí ovlivňují chování sítě a vizualizuje to v reálném čase. Také se zabývá důležitými aspekty jako jsou komplexní, víceúrovňové neuronové sítě, principy gradientního sestupu, hyperparametry, distribuce a přeučení. Navíc Playground AI umožňuje experimentování s různými předdefinovanými datovými sadami nebo nahrávání vlastních dat. Součástí je také funkce předpovědi, která ukazuje dopady změn na výkon sítě, což podporuje hlubší porozumění. Je to tedy efektivní nástroj, který pomáhá uživatelům lépe porozumět a pochopit složitost a dynamiku neuronových sítí.