La problematica consiste nel fatto che la comprensione delle funzioni e dei concetti di discesa del gradiente nelle reti neurali rappresenta una sfida. È difficile comprendere le complesse reti neurali multistrato e il funzionamento dei loro parametri. In particolare, il ruolo delle variazioni di peso e delle funzioni nel funzionamento della rete neurale non è chiaro. Inoltre, vi è incertezza riguardo all'overfitting e all'interpretazione delle distribuzioni. Di fronte a queste difficoltà, potrebbe essere utile giocare con vari set di dati disponibili o con dati propri.

Playground AI affronta la sfida della comprensione delle reti neurali e del gradiente discendente, fornendo rappresentazioni visive intuitive e interattive. Con questo strumento, gli utenti possono modificare i iperparametri per osservare gli effetti diretti sulle funzioni della rete e quindi comprendere meglio l'effetto delle modifiche al peso e alle regolazioni delle funzioni. Playground AI offre anche una funzione di previsione, che visualizza come le modifiche all'interno della rete influenzano il suo funzionamento. La possibilità di sperimentare con vari set di dati o di inserire i propri dati, permette di apprendere ed acquisire esperienza in modo pratico. La visualizzazione delle distribuzioni aiuta anche a comprendere la loro interpretazione. Inoltre, lo strumento fornisce spiegazioni e avvertimenti sull'overfitting, per comprendere e evitare meglio questo fenomeno. Questo apprendimento interattivo e visivo promuove ed migliora in modo efficiente la comprensione delle reti neurali e del gradiente discendente.