A probléma az, hogy kihívást jelent a neurális hálózatok működésének, a gradiens csökkenésének, a különböző eloszlásoknak és az overfittingnek a részletes megértése. Szükség van egy eszközre, amely lehetővé teszi a komplexitás csökkentését és erős megértést elősegíti a vizuális tanuláson és kísérletezésen keresztül. Emellett szükség van arra is, hogy játszani lehessen a különböző hiperparaméterekkel és figyelemmel kísérni a hatásukat. Szükség van arra is, hogy egy eszköz legyen, amely lehetővé teszi az adatok manipulálását annak láthatására, hogy a változások hogyan befolyásolják a modell viselkedését. Végül, az eszköznek előrejelzési képességeket is kellene biztosítania, hogy mélyebb megértést nyújtson arról, hogyan befolyásolja a súlyok és funkciók módosítása a neurális hálózat működését.

A Playground AI interaktív megoldást kínál, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy optikailag felfedezzék a neurális hálózatok különböző elemeit. Illusztrál olyan funkciókat, mint a gradienslejtés és az overfitting, hogy csökkentse a komplexitást és elősegítse az intuitív megértést. Kísérletezhet különböző hiperparaméterekkel, és közvetlenül vizuálisan megfigyelheti azok hatásait, hogy jobban megérthesse azok szerepét. Ezen túlmenően, az eszköz funkciókat kínál az adatok manipulálásához gyakorlati alkalmazásra. Azonnali előrejelzéseket is szolgáltat visszajelzésként, így erősebbé teszi a tanulási folyamatot. Ez a megközelítés lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy felismerjék a neurális hálózat működési viselkedését, és átláthatóvá tegye a súlyok és funkciók manipulálásának hatásait.