Probleemseis seisneb selles, et gradientide languse funktsioonide ja kontseptsioonide mõistmine neuronvõrkudes on väljakutse. On keeruline mõista keerulisi mitmeastmelisi neuronvõrke ja nende parameetrite toimimist. Eriti ebakindel on see, mis rolli mängivad kaalumuutused ja funktsioonid neuronvõrgu toimimises. Lisaks on ebakindlust seoses overfittingu ja jaotuste tõlgendamisega. Nendes raskustes võib abiks olla mängimine erinevate saadaolevate andmekogumite või oma andmetega.

Playground AI võtab vastu väljakutse mõista neuronivõrgustikke ja gradientlangetust, pakkudes kasutajasõbralikke ja interaktiivseid visuaalseid esitlusi. Tööriista abil saavad kasutajad muuta hüperparameetreid, et näha otsest mõju võrgufunktsioonidele ja seeläbi paremini mõista kaalumuutuste ja funktsioonikohanduste mõju. Playground AI pakub ka prognoosimisfunktsiooni, mis visualiseerib, kuidas muudatused võrgus mõjutavad selle toimimist. Võimalus katsetada erinevate andmekogumitega või tutvustada oma andmeid võimaldab ka praktiliselt õppida ja kogemusi omandada. Jaotuste visualiseerimine aitab samuti nende tõlgendamist mõista. Lisaks pakub tööriist selgitusi ja hoiatusi ülesobitamise kohta, et aidata paremini mõista ja vältida seda nähtust. Selle interaktiivse ja visuaalse õppe kaudu soodustatakse ja parandatakse tõhusalt neuronivõrgustike ja gradientlangetuse mõistmist.