न्यूरल नेटवर्क्स और उनके कार्यकलाप की समझ और उसे व्यापक बनाने के लिए एक इंटरैक्टिव और चित्रस्थान तरीके की आवश्यकता है। उपयोगकर्ता को इस नेटवर्क के वजन और कार्यों में किए गए बदलावों के प्रभाव को सीधे और वास्तविक समय में दृश्य करने की क्षमता होनी चाहिए। इसमें स्वतः सीखने की प्रक्रिया पीड़ित होती है, क्यूंकि ऐसा कोई उपकरण नहीं मिला जो जटिल बहुस्तरीय न्यूरल नेटवर्क्स, ग्रेडिएंट डिसेंट के कार्यकलापों, हाइपरपैरामीटर, वितरण और ओवरफिटिंग जैसे महत्वपूर्ण पहलुओं को समझने में मदद करता है। इसके अलावा, बदलावों का नेटवर्क की प्रदर्शन पर कैसा प्रभाव पड़ता है, ऐसा दर्शाने वाले एक पूर्वानुमान फ़ंक्शन की भी कमी है। इसके अलावा, प्रदत्त डेटासेट के साथ के साथ-साथ अपने डेटासेट के साथ प्रयोग करने की संभावना, पूरी लर्निंग प्रक्रिया के लिए लाभप्रद होती है।

Playground AI समाधान रूप में उल्लिखित समस्या को कुशलतापूर्वक संभालता है, जो एक इंटरैक्टिव और विज्युअल प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है, जो उपयोगकर्ता को न्यूरल नेटवर्क की व्यापक समझ देता है। यह उपकरण विशेष रूप से दिखाता है कि वजनों और कार्यों में किए गए परिवर्तन नेटवर्क के व्यवहार को कैसे प्रभावित करते हैं, और इसे वास्तविक समय में दर्शाता है। इसमें जटिल, बहु-स्तरीय न्यूरल नेटवर्क, ग्रेडिएंट डिसेंट की कार्यक्षमता, हाइपरपैरामीटर, वितरण और ओवरफ़िटिंग जैसे महत्वपूर्ण पहलुओं का भी सम्मिलन होता है। अतिरिक्त, Playground AI विभिन्न निर्धारित डेटासेट्स के साथ प्रयोग करने या अपने डेटा को अपलोड करने की अनुमति देता है। इसमें एक भविष्यवाणी फ़ंक्शन भी शामिल है, जो नेटवर्क के प्रदर्शन पर परिवर्तनों के प्रभाव को दिखाता है, जो गहरी समझ बढ़ाता है। इसलिए यह एक प्रभावी उपकरण है, जो उपयोगकर्ताओं को न्यूरल नेटवर्क की जटिलता और गतिशीलता को बेहतर समझने और समझने में मदद करता है।