Esiste un bisogno per un metodo interattivo e grafico per illustrare ed estendere la comprensione delle reti neuronali e del loro funzionamento. L'utente desidera avere la capacità di visualizzare direttamente e in tempo reale gli effetti delle modifiche ai pesi e alle funzioni di questa rete. Nel processo, il processo di apprendimento autonomo soffre perché non è stato trovato alcun strumento che gestisce la comprensione di aspetti importanti quali reti neuronali complesse multi-stadio, funzionamento del gradiente discendente, iperparametri, distribuzioni e overfitting. Inoltre, manca una funzione di previsione che mostri come le modifiche influenzano le prestazioni della rete. Inoltre, la possibilità di sperimentare sia con set di dati forniti che con propri, sarebbe vantaggiosa per l'intero processo di apprendimento.

Playground AI affronta efficacemente il problema descritto, fornendo una piattaforma interattiva e visuale che permette all'utente di comprendere a fondo le reti neurali. Lo strumento mostra in concreto come le modifiche ai pesi e alle funzioni influenzano il comportamento della rete e visualizza questo in tempo reale. Tratta anche aspetti importanti come reti neurali complesse e multistrato, il funzionamento del gradiente discendente, gli iperparametri, le distribuzioni e l'overfitting. Inoltre, Playground AI consente di sperimentare con vari set di dati predefiniti o di caricare i propri dati. È inclusa anche una funzione di previsione che mostra l'impatto delle modifiche sulle prestazioni della rete, promuovendo una comprensione più profonda. È quindi un strumento efficace che aiuta gli utenti a comprendere e a seguire meglio la complessità e la dinamica delle reti neurali.