समस्या निर्णय इस में है कि न्यूरल नेटवर्क्स की काम काज को, ग्रेडियंट डिसेंट की कार्यविधि, विभिन्न वितरण और ओवरफिटिंग को विस्तार से समझना एक कठिनाई पूर्ण कार्य है। एक ऐसा उपकरण की आवश्यकता होती है जो सम्पट्ता को कम करने और विजुअल लर्निंग और प्रयोग के माध्यम से सशक्त समझ बढ़ाने की अनुमति देता है। इसके अतिरिक्त, विभिन्न हाइपर पैरामीटर्स के साथ खेलने और उनके प्रभावों को देखने की आवश्यकता भी होती है। एक ऐसा टूल भी चाहिए जो डेटा को व्यवस्थित करने की संभावना प्रदान करता हो, जिससे देखा जा सके कि परिवर्तनों का मॉडल की व्यवहार पर क्या प्रभाव पड़ता है। आखिरकार, टूल को भविष्यवाणी करने की क्षमता भी प्रदान करनी चाहिए, ताकि यह समझने में मदद कर सके कि वजन और कार्यों को बदलने से न्यूरल नेटवर्क की कार्यवाही पर क्या प्रभाव पड़ता है।

Playground AI एक इंटरएक्टिव समाधान प्रस्तुत करता है, जो उपयोगकर्ताओं को न्यूरोनल नेटवर्क्स के विभिन्न तत्वों का दृश्य अन्वेषण करने की अनुमति देता है। यह ग्रेडिएंट डिसेंट और ओवरफिटिंग जैसे समारोहों का चित्रण करता है, जिससे कम्प्लेक्सिटी को कम किया जाता है और सहज समझ को बढ़ावा दिया जाता है। आप विभिन्न हाइपरपैरामीटर्स के साथ प्रयोग कर सकते हैं और उनके प्रभावों को सीधे विजुअली देख सकते हैं, ताकि आपको उनकी भूमिका के लिए बेहतर समझ मिल सके। इसके अलावा, यह उपकरण डाटा को व्यावहारिक अनुप्रयोग के लिए हेरफेर करने के लिए सुविधाएं प्रदान करता है। यह तत्काल भविष्यवाणियां भी देता है जो प्रतिक्रिया के रूप में काम करती हैं, जिससे लर्निंग प्रक्रिया और अधिक शक्तिशाली होती है। यह दृष्टिकोण उपयोगकर्ताओं को न्यूरोनल नेटवर्क की ऑपरेशनल व्यवहार को पहचानने में सक्षम करता है और वजनों और समारोहों के मनिपुलेशन के प्रभावों को पारदर्शी बनाता है।