문제 정의는 신경망에서의 경사 하강법의 기능과 개념에 대한 이해가 도전 과제로 존재한다는 것입니다. 복잡한 다단계 신경망과 그들의 매개변수 작동 방식을 이해하는 것이 어렵습니다. 특히, 가중치 변화와 함수가 신경망 운영에 어떤 역할을 하는지가 불분명합니다. 또한, 과적합과 분포 해석에 대한 불확실성도 있습니다. 이러한 어려움에 대하여, 다양한 가능한 데이터셋이나 본인의 데이터를 사용하는 게임이 도움이 될 수 있습니다.

Playground AI는 신경망의 이해와 경사하강법의 도전에 대응하여 사용자 친화적이고 상호작용적인 시각적 표현을 제공합니다. 이 도구를 사용하면 사용자는 하이퍼파라미터를 변경하여 네트워크 기능에 미치는 직접적인 영향을 보고, 따라서 가중치 변경과 기능 조정의 영향을 더 잘 이해할 수 있습니다. Playground AI는 또한 예측 기능을 제공하여 네트워크 내의 변경이 어떻게 그 운영에 영향을 미치는지 시각화합니다. 다양한 데이터 세트로 실험하거나 자신의 데이터를 도입할 수 있는 기능을 통해, 실질적으로 학습하고 경험을 쌓을 수 있습니다. 분포의 시각화는 또한 그들의 해석을 이해하는 데 도움을 줍니다. 또한, 이 도구는 오버피팅에 대한 설명과 경고를 제공하여이 현상을 더 잘 이해하고 피할 수 있도록 돕습니다. 이러한 상호작용적이고 시각적인 학습을 통해 신경망과 경사 하강법의 이해가 효율적으로 촉진되고 향상됩니다.