On olemassa tarve interaktiiviseen ja kuvalliseen menetelmään, jolla havainnollistetaan ja laajennetaan ymmärrystä neuroniverkostoista ja niiden toiminnasta. Käyttäjä haluaa kyvyn visualisoida suoraan ja reaaliaikaisesti muutosten vaikutukset tämän verkon painoihin ja toimintoihin. Tällä tarkoitetaan, autonomisen oppimisprosessi kärsii, koska työkalua ei ole löydetty, joka käsittelee ymmärrystä tärkeistä näkökohdista, kuten monimutkaisten monitasoisten neuroniverkostojen, gradientin laskun toimintatapojen, hyperparametrien, jakaumien ja ylisovittumisen. Lisäksi puuttuu ennustustoiminto, joka näyttää, miten muutokset vaikuttavat verkon suorituskykyyn. Lisäksi kyky kokeilla sekä tarjotuilla että omilla tietosarjoilla olisi eduksi koko oppimisprosessille.

Playground AI käsittelee tehokkaasti kuvattua ongelmaa tarjoamalla interaktiivisen ja visuaalisen alustan, joka mahdollistaa käyttäjälle laaja-alaisen ymmärryksen neuroverkoista. Työkalu näyttää konkreettisesti, kuinka muutokset painoissa ja toiminnoissa vaikuttavat verkon toimintaan ja visualisoi tämän reaaliajassa. Se käsittelee myös tärkeitä aspekteja, kuten monimutkaisia, usean tasoisia neuroneja verkkoja, gradientilaskun toimintatapaa, hyperparametreja, jakautumista ja ylisovitusta. Lisäksi Playground AI mahdollistaa kokeilun erilaisilla ennalta määritellyillä datajoukoilla tai oman datan lataamisen. Mukana on myös ennustustoiminto, joka näyttää muutosten vaikutukset verkon suorituskykyyn, mikä edistää syvempää ymmärrystä. Se on siksi tehokas työkalu, joka auttaa käyttäjiä ymmärtämään paremmin neuroniverkkojen monimutkaisuutta ja dynamiikkaa.