신경망의 구조와 기능을 이해하고, 다양한 데이터셋과의 상호작용을 이해하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 특히 복잡한 다단계 신경망, 매개변수 조정 그리고 경사하강법의 적용 문제를 겪고 있습니다. 또한 다양한 데이터셋을 정확히 해석하고 분석하는 것이 어렵습니다. 과적합(Overfitting) 및 신경망 컨텍스트에서의 분포의 중요성이 아직 명확하지 않습니다. 게다가 이러한 개념을 더 잘 이해할 수 있도록 직접적이고 시각적으로 접근하는 방법이 필요합니다.

Playground AI 도구는 신경망에 대한 이해를 향상시키도록 설계되었습니다. 이 도구의 대화식 및 시각적 접근법을 통해 사용자는 신경망의 구조와 작동 과정을 직접 탐구할 수 있습니다. 하이퍼파라미터를 조정하고 다양한 데이터셋에서 실험을 해 볼 수 있도록 하여 그들의 영향을 조사할 수 있습니다. 이 도구는 Overfitting 및 신경망과 관련된 분포와 같은 개념을 명확하게 설명해줍니다. 또한 사용자 정의 데이터를 추가함으로써 네트워크에 미치는 변화를 직접 확인할 수 있습니다. Playground AI는 가중치 조정과 기능의 의미와 영향을 이해하는 것뿐만 아니라 이를 최적화하는 데 도움이 되는 예측능력을 제공합니다. 따라서 Playground AI는 신경망의 복잡성을 더 잘 이해하고 적용하는 데 완벽한 도구입니다.