Die Problemstellung besteht darin, dass es eine herausfordernde Aufgabe ist, den Betrieb von neuronalen Netzwerken, die Funktionsweise von Gradientenabstieg, verschiedenen Verteilungen und Overfitting detailliert zu verstehen. Es wird ein Werkzeug benötigt, das es ermöglicht, Komplexität zu reduzieren und ein solides Verständnis durch visuelles Lernen und Experimentieren zu fördern. Zusätzlich besteht der Bedarf, mit unterschiedlichen Hyperparametern zu spielen und deren Auswirkungen zu beobachten. Es wird auch ein Tool benötigt, das die Möglichkeit bietet, Daten zu manipulieren, um zu sehen, wie Änderungen das Verhalten des Modells beeinflussen. Schließlich sollte das Tool auch Vorhersagefähigkeiten bieten, um ein tieferes Verständnis davon zu ermöglichen, wie das Ändern von Gewichten und Funktionen den Betrieb des neuronalen Netzwerks beeinflusst.

Playground AI stellt eine interaktive Lösung bereit, indem es Benutzern ermöglicht, verschiedene Elemente von neuronalen Netzwerken optisch zu erforschen. Es illustriert Funktionen wie Gradientenabstieg und Overfitting, um die Komplexität zu reduzieren und ein intuitives Verständnis zu fördern. Sie können mit verschiedenen Hyperparametern experimentieren und deren Auswirkungen direkt visuell beobachten, um ein besseres Gespür für deren Rolle zu bekommen. Außerdem bietet das Tool Funktionen zum Manipulieren von Daten für eine praktische Anwendung. Es liefert auch sofortige Vorhersagen als Rückmeldung, wodurch der Lernprozess kraftvoller wird. Dieser Ansatz ermöglicht es den Benutzern, das Betriebsverhalten des neuronalen Netzwerks zu erkennen und macht die Auswirkungen der Manipulation von Gewichten und Funktionen transparent.