Existe una necesidad de un método interactivo e ilustrativo para ilustrar y expandir la comprensión de las redes neuronales y su funcionamiento. El usuario desea tener la capacidad de visualizar directamente y en tiempo real los efectos de los cambios en los pesos y funciones de esta red. Sin embargo, el proceso de aprendizaje autónomo sufre, ya que no se ha encontrado una herramienta que maneje la comprensión de aspectos importantes como las redes neuronales complejas de múltiples etapas, las funciones de descenso de gradiente, los hiperparámetros, las distribuciones y el sobreajuste. Además, falta una función de predicción que muestre cómo los cambios afectan el rendimiento de la red. Además, la capacidad de experimentar tanto con conjuntos de datos proporcionados como con los propios sería beneficiosa para el proceso de aprendizaje completo.

Playground AI aborda eficientemente el problema descrito proporcionando una plataforma interactiva y visual que permite al usuario entender a fondo las redes neuronales. La herramienta muestra específicamente cómo las modificaciones en los pesos y funciones afectan el comportamiento de la red, y visualiza esto en tiempo real. También aborda aspectos importantes como redes neuronales complejas y multinivel, el funcionamiento del descenso de gradiente, los hiperparámetros, las distribuciones y el sobreajuste. Además, Playground AI permite la experimentación con diferentes conjuntos de datos predefinidos o la carga de sus propios datos. También incluye una función de predicción que muestra los efectos de los cambios en el rendimiento de la red, lo cual promueve un entendimiento más profundo. Por lo tanto, es una herramienta efectiva que ayuda a los usuarios a entender y seguir mejor la complejidad y la dinámica de las redes neuronales.