A probléma abban rejlik, hogy a gradiens lejtők működéseinek és koncepcióinak megértése neurális hálózatokban kihívásokkal jár. Nehéz megérteni a komplex, több szintű neurális hálózatokat és paramétereik működését. Különösen a súlyváltozások és funkciók szerepe a neurális hálózat működésében nem tiszta. Továbbá bizonytalanság áll fenn az overfittinggel és az eloszlások értelmezésével kapcsolatban. Ezen nehézségek leküzdésében segíthet különböző rendelkezésre álló adatkészletekkel vagy saját adatokkal való játék.

A Playground AI megközelíti a neurális hálózatok és a gradienslejtő értelmezésének kihívását, felhasználóbarát és interaktív vizuális reprezentációkat biztosítva. Az eszköz segítségével a felhasználók módosíthatják a hyperparamétereket, hogy közvetlen hatással legyenek a hálózat funkcióira, így jobban megértik a súlyváltozások és a funkcióbeállítások hatását. A Playground AI a jövőbeli működést is megjósolja, vizualizálva, hogy a hálózaton belüli változások hogyan befolyásolják annak működését. Az eltérő adatkészletekkel való kísérletezés vagy saját adatok bevitelének lehetősége által lehetőség nyílik arra, hogy gyakorlati tapasztalatokat szerezzen és tanuljon. Az eloszlások vizualizációja segít megérteni azok értelmezését. Ezen felül az eszköz magyarázatokat és figyelmeztetéseket is biztosít a túltanulásról, hogy jobban megértsük és elkerüljük ezt a jelenséget. Ez az interaktív és vizuális tanulás hatékonyan elősegíti és javítja a neurális hálózatok és a gradienslejtő értelmezését.