Vandamálið felst í því að það er marktæk verkefni að skilja nákvæmlega hvernig tauganet virka, hvernig fallandi halli virkar, mismunandi dreifingar og ofþjálfun. Það þarf verkfæri sem geta einfaldað flóknustu verkefni og stuðlað að fastri skilningi með myndbreyttu námi og tilraunum. Þar að auki er nauðsynlegt að hafa möguleika á að vinna með mismunandi ífrásparametra og sjá áhrif þeirra. Það þarf einnig verkfæri sem gera kleift að meðhöndla gögn til að sjá hvernig breytingar hafa áhrif á hegðun módelanna. Að lokum ætti verkfærið að geta spáð fyrir til að gera dýpkunarkunnað mögulegan um hvernig breytingar á þyngdum og virkni hafa áhrif á starfsemi tauganetsins.

Playground AI býður upp á gagnvirkar lausnir, sem gera notendum kleift að skoða mismunandi þætti af tauganetum á sjónrænan hátt. Það lýsir hugsanlegum aðgerðum, eins og Gradient descent og Overfitting, til að draga úr flókinni og auka skiljanlegt innsýn. Notendur geta prófað sig fram með mismunandi hyperparameters og séð áhrif þeirra beint á sjónrænan hátt, til að fá betra innsýn í hlutverk þeirra. Að auki býður verkfærið upp á möguleika til að meðhöndla gögn fyrir hagnýttan notkun. Það veitir líka strax spár sem endurgjöf, sem gerir nám ferlið kröftugara. Sú aðferð gerir notendum kleift að sjá hvernig tauganetin virka, og gerir áhrif breytinga á þyngdir og virkni greinanleg.