Postoji potreba za interaktivnom i slikovnom metodom za ilustraciju i proširenje razumijevanja neuronskih mreža i njihovog funkcioniranja. Korisnik želi imati sposobnost vizualizacije učinka promjena na težinama i funkcijama ove mreže izravno i u stvarnom vremenu. Pri tome trpi autonomni proces učenja, jer nije pronađen alat koji bi omogućio razumijevanje važnih aspekata poput kompleksnih višestupanjskih neuronskih mreža, načina funkcioniranja gradijentnog spusta, hiperparametara, distribucija i prekomjerno prilagođavanje. Također nedostaje funkcija predviđanja koja prikazuje kako promjene utječu na performanse mreže. Pored toga, mogućnost eksperimentiranja s dostavljenim skupovima podataka, kao i sa vlastitima, bila bi korisna za cjelokupni proces učenja.

Playground AI učinkovito rješava opisani problem pružanjem interaktivne i vizualne platforme koja korisniku omogućuje sveobuhvatno razumijevanje neuronskih mreža. Alat konkretno pokazuje kako promjene u težinama i funkcijama utječu na ponašanje mreže i vizualizira to u stvarnom vremenu. Također se bavi važnim aspektima poput složenih, višestupanjskih neuronskih mreža, načina rada gradijentnog spuštanja, hiperparametara, distribucija i prenaučenosti. Osim toga, Playground AI omogućuje eksperimentiranje s različitim unaprijed definiranim skupovima podataka ili učitavanje vlastitih podataka. Uključena je i funkcija predviđanja, koja pokazuje posljedice promjena na performanse mreže, čime se potiče dublje razumijevanje. Stoga je ovo učinkovit alat koji korisnicima pomaže bolje razumjeti i pratiti kompleksnost i dinamiku neuronskih mreža.