समस्या इस में है कि न्यूरल नेटवर्क्स में ग्रेडिएंट डिसेंट के कार्यों और अवधारणाओं की समझ पाना एक चुनौती है। यह मुश्किल होता है कि जटिल बहु-स्तरीय न्यूरल नेटवर्क्स और उनके पैरामीटरों की कार्य प्रणाली को समझें। विशेषकर, वजन के परिवर्तन और कार्यों का न्यूरल नेटवर्क के संचालन पर जो भूमिका है, वह अस्पष्ट है। इसके अलावा, ओवरफिटिंग और वितरणों की व्याख्या पर संदेह है। इन कठिनाइयों में, विभिन्न उपलब्ध डेटासेट्स के साथ खेलना या अपने डाटा का उपयोग करना मददगार हो सकता है।

Playground AI न्यूरल नेटवर्क की समझ और ग्रेडियेंट डिसेंट को समझने की चुनौती को स्थापित करता है, जिसमें यूजर-फ्रेंडली और इंटरैक्टिव विज्वल प्रतिष्ठापनाएं होती हैं। इस उपकरण के साथ, उपयोगकर्ता हाइपरपैरामीटर बदल सकते हैं ताकि नेटवर्क कार्यों पर सीधा प्रभाव देख सकें और इस प्रकार वजन में परिवर्तन और कार्य समायोजन के प्रभाव को बेहतर समझ सकें। Playground AI यह भी प्रदान करता है, जो दर्शाता है कि नेटवर्क के भीतर परिवर्तन किस प्रकार उसके संचालन को प्रभावित करते हैं। विभिन्न डेटासेट के साथ प्रयोग करने या अपना डेटा शामिल करने की क्षमता के माध्यम से, व्यक्ति वास्तविक रूप से सीख और अनुभव भी संचित कर सकता है। वितरण का दृश्यीकरण इनकी व्याख्या को समझने में भी मदद करता है। इसके अलावा, यह उपकरण ओवरफिटिंग के बारे में व्याख्याने और चेतावनी प्रदान करता है, ताकि इस घटना को बेहतर समझा और टाला जा सके। इस इंटरैक्टिव और दृश्य पढ़ाई के माध्यम से, न्यूरल नेटवर्क और ग्रेडियेंट डिसेंट की समझ को कुशलतापूर्वक बढ़ावा दिया जाता है और सुधारा जाता है।