Problem je u tome što razumijevanje funkcija i koncepta gradijentnog spusta u neuronskim mrežama predstavlja izazov. Teško je shvatiti složene višestupanjske neuronske mreže i način na koji rade njihovi parametri. Pogotovo je nejasna uloga koju promjene težine i funkcije imaju na radu neuronske mreže. Osim toga, postoji nesigurnost u vezi s prenaučenošću i interpretacijom distribucija. U ovim poteškoćama, korisno bi moglo biti igranje s različitim dostupnim skupovima podataka ili vlastitim podacima.

Playground AI prihvaća izazov razumijevanja neuronskih mreža i spusta gradijenta pružajući korisnički prijateljske i interaktivne vizualne reprezentacije. S alatom korisnici mogu mijenjati hiperparametre kako bi vidjeli izravne učinke na funkcije mreže i tako bolje razumjeli utjecaj promjena težine i prilagodbe funkcija. Playground AI također nudi funkciju predviđanja koja vizualizira kako promjene unutar mreže utječu na njen rad. Kroz mogućnost eksperimentiranja s različitim skupovima podataka ili uvođenje vlastitih podataka, također se može naučiti i steći iskustvo na praktičan način. Vizualizacija distribucija također pomaže u razumijevanju njihovog tumačenja. Osim toga, alat nudi objašnjenja i upozorenja o prenaučenosti, kako bi se bolje razumjelo i izbjeglo ovo fenomen. Kroz ovo interaktivno i vizualno učenje, razumijevanje neuronskih mreža i spusta gradijenta se učinkovito potiče i poboljšava.