El problema radica en que la comprensión de las funciones y conceptos del descenso de gradiente en las redes neuronales presenta un desafío. Es difícil comprender las complejas redes neuronales de múltiples etapas y cómo funcionan sus parámetros. En particular, el papel que desempeñan los cambios de peso y las funciones en el funcionamiento de la red neuronal no está claro. Además, existe incertidumbre respecto al sobreajuste y la interpretación de las distribuciones. Con estas dificultades, podría ser útil jugar con diferentes conjuntos de datos disponibles o con datos propios.

Playground AI acepta el desafío de comprender las redes neuronales y el descenso del gradiente, proporcionando representaciones visuales interactivas y amigables para el usuario. Con la herramienta, los usuarios pueden cambiar los hiperparámetros para ver el impacto directo en las funciones de la red y así entender mejor el efecto de los cambios de peso y las adaptaciones funcionales. Playground AI también ofrece una función de predicción que visualiza cómo las modificaciones dentro de la red afectan su funcionamiento. La posibilidad de experimentar con diferentes conjuntos de datos o introducir datos propios permite un aprendizaje práctico y la acumulación de experiencia. La visualización de las distribuciones también ayuda a comprender su interpretación. Además, la herramienta proporciona explicaciones y advertencias sobre el sobreajuste para entender y evitar mejor este fenómeno. Este aprendizaje interactivo y visual mejora eficientemente la comprensión de las redes neuronales y el descenso del gradiente.