Ongelmaksi muodostuu se, että gradienttikadon toimintojen ja konseptien ymmärtäminen hermoverkoissa on haastavaa. Monimutkaisten moniportaisten hermoverkkojen ja niiden parametrien toimintatavan ymmärtäminen on vaikeaa. Etenkin se, mikä rooli painoarvojen muutoksilla ja toiminnoilla on hermoverkon toiminnassa, on epäselvää. Lisäksi on epävarmuutta overfittingin ja jakautumien tulkinnan suhteen. Näissä vaikeuksissa voi olla hyödyllistä leikkiä erilaisilla käytettävissä olevilla datamäärillä tai omilla tiedoilla.

Playground AI ottaa käsittelyyn neuroverkkojen ymmärtämisen sekä gradientin laskun haasteen tarjoamalla käyttäjäystävällisiä ja interaktiivisia visuaalisia esityksiä. Tämän työkalun avulla käyttäjät voivat muuttaa hyperparametreja nähdäkseen suoria vaikutuksia verkon toimintoihin ja ymmärtääkseen paremmin painoarvon muutosten ja toimintojen säätämisen vaikutusta. Playground AI tarjoaa myös ennusteominaisuuden, joka visualisoi, kuinka muutokset verkon sisällä vaikuttavat sen toimintaan. Mahdollisuus kokeilla erilaisia tietojoukkoja tai tuoda omia tietoja opettaa käytännöllisen oppimisen ja kokemusten keräämisen. Jakautumien visualisointi auttaa myös ymmärtämään niiden purkautumista. Lisäksi työkalu tarjoaa selityksiä ja varoituksia liioittelusta, jotta tämä ilmiö olisi helpompi ymmärtää ja välttää. Tämän interaktiivisen ja visuaalisen oppimisen avulla neuroverkkojen ja gradientin laskun ymmärtäminen edistyy ja parantuu tehokkaasti.