مسئله این است که فهم دقیق از نحوه عملکرد شبکه های عصبی، روش کاهش گرادیان، توزیع های مختلف و انحراف فراگیر یک چالش است. یک ابزار لازم است که بتواند پیچیدگی را کاهش دهد و درک قویتری را با یادگیری تصویری و آزمایش ترویج کند. علاوه بر این، نیازی است تا با پارامترهای فرعی مختلف بازی کنیم و تأثیرات آنها را مشاهده کنیم. یک ابزار دیگر نیز مورد نیاز است که امکان مدیریت داده ها را فراهم کند تا ببینیم چگونه تغییرات رفتار مدل را تحت تأثیر قرار می دهد. در نهایت، این ابزار باید قابلیت پیش بینی را نیز فراهم کند تا درک عمیقتری از اینکه چگونه تغییر وزن و عملکرد، عملکرد شبکه عصبی را تحت تأثیر می گذارد، امکان پذیر باشد.

Playground AI با ارائه راه حل تعاملی، به کاربران اجازه می‌دهد تا اجزای مختلف شبکه‌های عصبی را به صورت بصری بررسی کنند. این ابزار قابلیت‌ها مانند کاهش گرادیان و بیش‌برازش را به تصویر می‌کشد تا پیچیدگی را کاهش دهد و درک شهودی را ارتقا دهد. شما می‌توانید با پارامترهای مختلف فراگیر آزمایش کنید و تأثیرات آنها را به صورت مستقیم و بصری مشاهده کنید تا درک بهتری از نقش آنها داشته باشید. علاوه بر این، این ابزار قابلیت‌هایی برای دستکاری داده‌ها برای کاربرد عملی ارائه می‌دهد. همچنین پیش‌بینی‌های فوری را به عنوان بازخورد ارائه می‌دهد، که فرآیند یادگیری را قدرتمند می‌کند. این رویکرد به کاربران اجازه می‌دهد تا رفتار عملیاتی شبکه عصبی را شناسایی کنند و تأثیرات دستکاری وزن‌ها و قابلیت‌ها را شفاف کند.