Le problème réside dans le fait que la compréhension des fonctions et des concepts de descente de gradient dans les réseaux neuronaux représente un défi. Il est difficile de comprendre les réseaux neuronaux complexes à plusieurs niveaux et le fonctionnement de leurs paramètres. En particulier, le rôle que les changements de poids et les fonctions ont sur le fonctionnement du réseau neuronal est incertain. De plus, il y a une incertitude concernant le sur-apprentissage et l'interprétation des distributions. Face à ces difficultés, le jeu avec différents ensembles de données disponibles ou vos propres données pourrait être utile.

Playground AI relève le défi de comprendre les réseaux neuronaux et la descente de gradient en fournissant des représentations visuelles conviviales et interactives. Avec cet outil, les utilisateurs peuvent modifier les hyperparamètres pour voir les effets directs sur les fonctions du réseau et ainsi mieux comprendre l'influence des changements de poids et des ajustements de fonction. Playground AI propose également une fonction de prédiction qui visualise comment les modifications au sein du réseau affectent son fonctionnement. Grâce à la possibilité d'expérimenter avec différents ensembles de données ou d'introduire ses propres données, on peut également apprendre et gagner de l'expérience de manière pratique. La visualisation des distributions aide également à comprendre leur interprétation. De plus, l'outil fournit des explications et des avertissements sur le surajustement, afin de mieux comprendre et éviter ce phénomène. Grâce à cet apprentissage interactif et visuel, la compréhension des réseaux neuronaux et de la descente de gradient est efficacement promue et améliorée.