Der er behov for en interaktiv og billedlig metode til at illustrere og udvide forståelsen af neurale netværk og deres funktion. Brugeren ønsker at kunne visualisere virkningerne af ændringer i netværkets vægte og funktioner direkte og i realtid. Den uafhængige læringsproces lider dog under, at der ikke er fundet et værktøj, der håndterer forståelsen af vigtige aspekter, såsom komplekse flertrins neurale netværk, gradientnedstigningsfunktioner, hyperparametre, fordelinger og overfitting. Yderligere mangler der en prognosefunktion, som viser, hvordan ændringer påvirker netværkets ydeevne. Desuden ville det være fordelagtigt for den komplette læringsproces at have muligheden for at eksperimentere både med leverede og egne datasæt.

Playground AI adresserer den beskrevne problemstilling effektivt ved at tilbyde en interaktiv og visuel platform, der giver brugeren en omfattende forståelse af neurale netværk. Værktøjet viser specifikt, hvordan ændringer i vægte og funktioner påvirker netværkets opførsel og visualiserer dette i realtid. Det behandler også vigtige aspekter såsom komplekse, flerlagdelt neurale netværk, hvordan gradient-nedstigning fungerer, hyperparametre, distributioner og overfitting. Desuden tillader Playground AI eksperimentering med forskellige foruddefinerede datasæt eller upload af egne data. Det inkluderer også en forudsigelsesfunktion, der viser effekten af ændringer på netværkets ydeevne, hvilket fremmer en dybere forståelse. Det er derfor et effektivt værktøj, der hjælper brugerne med bedre at forstå og gennemskue kompleksiteten og dynamikken i neurale netværk.