הבעיה העיקרית היא שההבנה של הפונקציות והמושגים של השיפוע הנמוך ברשתות הנוירונים מהווה אתגר. קשה להבין את הרשתות הנוירונליות המורכבות והרב-שלביות ואת אופן פעולת הפרמטרים שלהן. במיוחד, התפקיד ששינויים במשקל ובפונקציות משחקים בהפעלת הרשת הנוירונלית אינו ברור. בנוסף, ישנם חוסרי ביטחון בנוגע לאוברפיטינג ולפרשנות של התפלגויות. בהתמודדות עם אתגרים אלו, השחקים עם קבוצות נתונים שונות הקיימות או עם נתונים משלך עשויים להיות שימושיים.

Playground AI מתמודד עם האתגר של הבנת רשתות נוירונאליות ושל הורדת גרדיאנט, על ידי סיפוק ייצוגים חזותיים אינטראקטיביים ונוחים למשתמש. באמצעות הכלי, משתמשים יכולים לשנות היפרפרמטרים כדי לראות השפעות ישירות על פונקציות הרשת ולהבין טוב יותר את ההשפעה של שינויים במשקלות והתאמות פונקציונליות. Playground AI מספק גם פונקציה לחיזוי, הממחישה איך שינויים בתוך הרשת משפיעים על פעולתה. באמצעות האפשרות לעבוד עם קבצי נתונים שונים או להכניס נתונים משלך, אפשר גם ללמוד באופן מעשי ולהצבר ניסיון. הדמיה של התפלגויות מסייעת גם בהבנת הפרשנות שלהם. נוסף לכך, הכלי מספק הסברים ואזהרות לגבי Overfitting, כדי לסייע בהבנת התופעה הזו ובמניעתה. באמצעות הלמידה החזותית האינטראקטיבית הזו, ההבנה של רשתות נוירונאליות ויירדת הגראדיאנט משודרגת ומשופרת באופן יעיל.