신경 네트워크와 그들의 작동 방식에 대한 이해를 명확하게 하고 확장하기 위한 상호 작용적인 시각적 방법에 대한 필요성이 있습니다. 사용자는 이 네트워크의 가중치와 함수에 대한 변화의 영향을 직접 실시간으로 시각화할 수 있는 능력을 가지려고 합니다. 그러나 자동 학습 과정에서는 복잡한 다단계 신경 네트워크, 경사 하강 기능, 하이퍼 파라미터, 분포, 그리고 과적합과 같은 중요한 측면에 대한 이해를 다루는 도구를 찾을 수 없어 문제가 있습니다. 또한 네트워크 성능에 변화가 어떤 영향을 미치는지 보여주는 예측 기능도 부족합니다. 제공된 데이터 세트뿐만 아니라 자신의 데이터 세트로도 실험할 수 있는 기능이 있으면 전체 학습 과정에 유리할 수 있습니다.

Playground AI는 사용자가 신경망에 대한 포괄적인 이해를 가능하게 하는 상호작용적이고 시각적인 플랫폼을 제공함으로써 위에서 언급한 문제를 효과적으로 해결합니다. 이 도구는 가중치와 함수의 변화가 네트워크의 동작에 어떻게 영향을 주는지를 구체적으로 보여주며, 이를 실시간으로 시각화합니다. 또한 복잡하고 다단계 신경망, 경사하강법의 작동방식, 하이퍼파라미터, 분포 및 오버피팅과 같은 중요한 측면들을 다룹니다. 추가로, Playground AI는 다양한 기본 데이터 셋을 사용하여 실험할 수 있도록 하거나 자신의 데이터를 업로드할 수 있습니다. 변화에 따른 네트워크 성능에 대한 영향을 보여주는 예측 기능도 포함되어 있어, 더욱 깊은 이해를 촉진합니다. 따라서 신경망의 복잡성과 동적 특성을 더 잘 이해하고 재현하는데 도움을 주는 효과적인 도구입니다.