Nehézséget okoz számukra a neurális hálózatok felépítésének és működésének megértése, valamint azok kölcsönhatásainak nyomon követése különböző adatkészletekkel. Különösen a komplex, többlépcsős neurális hálózatok, a paraméterajustálások és a gradienslejtő alkalmazása okoznak problémákat. Továbbá kihívást jelent számukra a különböző jellegű adatkészletek helyes értelmezése és elemzése. Az overfitting és a disztribúciók jelentősége még nem tisztázott a neurális hálózatok kontextusában. Ráadásul hiányzik az a közvetlen és vizuálisan orientált megközelítés, amely segítené őket ezeknek a koncepcióknak a jobb megértésében.

A Playground AI eszköz arra lett tervezve, hogy jobb megértést biztosítson a neurális hálózatokról. Interaktív és vizuális megközelítésével lehetővé teszi, hogy közvetlenül megismerje ilyen hálózatok struktúráit és működését. Módosíthatja a hiperparamétereket és kísérletezhet különböző adathalmazokkal, hogy megvizsgálja azok hatásait. Az eszköz érthetően ismerteti olyan koncepciókat, mint az overfitting és a neurális hálózatokhoz kapcsolódó eloszlások. Saját adatok hozzáadásával közvetlenül láthatja a változások hálózatra gyakorolt hatását. A Playground AI nemcsak segít megérteni a súlyzó-beállítások és funkciók jelentését és hatását, hanem előrejelző képességeivel segít azok optimalizálásában is. Ezért a Playground AI a tökéletes eszköz a neurális hálózatok komplexitásának jobb megértéséhez és alkalmazásához.