La formulación del problema consiste en que es un desafío comprender en detalle el funcionamiento de las redes neuronales, la operación del descenso de gradiente, diversas distribuciones y el sobreajuste. Se necesita una herramienta que permita reducir la complejidad y promover una sólida comprensión a través del aprendizaje visual y la experimentación. Además, existe la necesidad de jugar con diferentes hiperparámetros y observar sus efectos. También se requiere una herramienta que proporcione la capacidad de manipular datos para ver cómo los cambios afectan el comportamiento del modelo. Finalmente, la herramienta también debería ofrecer capacidades de predicción para permitir una comprensión más profunda de cómo cambiar los pesos y funciones afecta el funcionamiento de la red neuronal.

Playground AI ofrece una solución interactiva, permitiendo a los usuarios explorar visualmente varios elementos de las redes neuronales. Ilustra funciones como el descenso del gradiente y el sobreajuste para reducir la complejidad y promover una comprensión intuitiva. Puedes experimentar con varios hiperparámetros y observar visualmente sus efectos directos para obtener una mejor comprensión de su papel. Además, la herramienta ofrece funciones para manipular datos para su aplicación práctica. También proporciona predicciones instantáneas como retroalimentación, haciendo el proceso de aprendizaje más poderoso. Este enfoque permite a los usuarios reconocer el comportamiento operativo de la red neuronal y hace transparentes los efectos de la manipulación de pesos y funciones.