Le problème réside dans le fait qu'il est difficile de comprendre en profondeur le fonctionnement des réseaux de neurones, le principe de la descente de gradient, les différentes distributions et le surajustement. Un outil est nécessaire pour réduire la complexité et promouvoir une compréhension solide par l'apprentissage visuel et l'expérimentation. De plus, il y a un besoin de jouer avec différents hyperparamètres et d'observer leurs effets. Un outil est également nécessaire pour manipuler des données afin de voir comment les modifications affectent le comportement du modèle. Finalement, l'outil devrait également offrir des capacités de prédiction pour permettre une compréhension plus profonde de la façon dont la modification des poids et des fonctions affecte le fonctionnement du réseau neuronal.

Playground AI propose une solution interactive en permettant aux utilisateurs d'explorer visuellement différents éléments des réseaux neuronaux. Il illustre des fonctions comme la descente de gradient et le surajustement, afin de réduire la complexité et de favoriser une compréhension intuitive. Vous pouvez expérimenter avec différents hyperparamètres et observer directement leurs effets visuellement pour obtenir une meilleure compréhension de leur rôle. De plus, l'outil propose des fonctionnalités pour manipuler des données pour une application pratique. Il fournit également des prédictions instantanées comme retour, rendant le processus d'apprentissage plus puissant. Cette approche permet aux utilisateurs de reconnaître le comportement opérationnel du réseau neuronal et rend transparents les effets de la manipulation des poids et des fonctions.