Problema ta, kad suprasti gradientinio nusileidimo funkcijas ir koncepcijas neuroniniuose tinkluose yra iššūkis. Sudėtinga suprasti sudėtingus daugialygius neuroninius tinklus ir jų parametrų veikimą. Ypač neaiški yra svorio pokyčių ir funkcijų įtaka neuroninio tinklo veikimui. Be to, kyla neapibrėžtumų dėl perfitavimo ir pasiskirstymų interpretacijos. Šiose sunkumų situacijose gali būti naudinga žaisti su įvairiais prieinamais duomenų rinkiniais ar savo duomenimis.

„Playground AI“ susidūrė su iššūkiu suprasti neuroninius tinklus ir gradientinį nusileidimą, teikdamas vartotojui draugiškas ir interaktyvias vaizdines reprezentacijas. Su šiuo įrankiu vartotojai gali keisti hiperparametrus, kad pamatytų tiesioginį poveikį tinklo funkcijoms ir taip geriau suprastų svorio pokyčių ir funkcijų pritaikymo įtaką. „Playground AI“ taip pat siūlo prognozavimo funkciją, vizualizuojančią, kaip pokyčiai tinkle veikia jo veiklą. Galimybė eksperimentuoti su įvairiais duomenų rinkiniais ar įvesti savo duomenis leidžia praktiškai mokytis ir gauti patirties. Skirstinių vizualizacija padeda suprasti jų interpretaciją. Be to, įrankis teikia paaiškinimus ir perspėjimus apie perkėlimą, kad būtų geriau suprastas ir išvengiamas šis reiškinys. Šis interaktyvus ir vizualus mokymasis efektyviai skatina ir gerina neuroninių tinklų ir gradientinio nusileidimo supratimą.