On vajadus interaktiivse ja visuaalse meetodi järele, et illustreerida ja laiendada mõistmist närvivõrkudest ja nende toimimisest. Kasutaja soovib olla võimeline visualiseerima muudatuste mõju selle võrgu kaaludele ja funktsioonidele otse ja reaalajas. Iseseisev õppimisprotsess on raskendatud, kuna pole leitud ühtegi vahendit, mis käsitleks olulisi aspekte nagu keerukad mitmetasandilised närvivõrgud, gradientide laskumise toimimise viisid, hüperparameetrid, jaotused ja üleõppimine. Lisaks puudub ennustamisfunktsioon, mis näitaks, kuidas muutused mõjutavad võrgu jõudlust. Lisaks oleks täieliku õppeprotsessi jaoks kasulik võimalus eksperimenteerida nii pakutud kui ka oma andmekogumitega.

Playground AI lahendab kirjeldatud probleemi tõhusalt, pakkudes interaktiivset ja visuaalset platvormi, mis võimaldab kasutajal mõista põhjalikult neuronaalsete võrkude olemust. Tööriist näitab konkreetselt, millist mõju avaldavad kaalude ja funktsioonide muutused võrgu käitumisele, visualiseerides seda reaalajas. Käsitletud on ka olulisi aspekte nagu keerukad, mitmeastmelised neuronivõrgud, gradientlaskmise toimimispõhimõtted, hüperparameetrid, jaotused ning ülemahutamine. Lisaks võimaldab Playground AI eksperimenteerida erinevate eelnevalt määratletud andmekogumitega või üles laadida oma andmeid. Samuti on olemas prognoosifunktsioon, mis näitab muutuste mõju võrgu toimivusele, mis aitab süvendada mõistmist. Seega on see tõhus vahend, mis aitab kasutajatel paremini mõista ja jälgida neuronaalsete võrkude keerukust ja dünaamikat.