Yra poreikis interaktyviam ir vaizdiniui metodui, kuris aiškintų ir praplėstų supratimą apie neuroninius tinklus ir jų veikimą. Vartotojas norėtų turėti galimybę tiesiogiai ir realiu laiku vizualizuoti pasekmes, atsirandančias dėl svorių ir tinklo funkcijų pakeitimų. Tačiau autonominiame mokymosi procese trūksta, nes nerastas įrankis, kuris tvarkytų supratimą svarbių aspektų, tokių kaip sudėtingi daugiaetapiniai neuroniniai tinklai, gradientinio nusileidimo veikimo principai, hiperparametrai, pasiskirstymai ir perklasifikavimas. Be to, trūksta prognozavimo funkcijos, kuri parodytų, kaip pasikeitimai veikia tinklo našumą. Be to, galimybė eksperimentuoti tiek su pateiktais, tiek su savais duomenų rinkiniais būtų naudinga visam mokymosi procesui.

"Playground AI" efektyviai sprendžia aprašytą problemą, siūlydama interaktyvią ir vizualią platformą, kuri leidžia vartotojui gilintis į neuroninių tinklų supratimą. Šis įrankis aiškiai parodo, kaip svorių ir funkcijų pakeitimai veikia tinklo elgseną ir tai vizualizuoja realiu laiku. Jis taip pat nagrinėja svarbius aspektus, tokius kaip sudėtingi, daugialypiai neuroniniai tinklai, gradientų nuosmukio veikimo principai, hiperparametrai, pasiskirstymai ir perpratimas. Be to, „Playground AI“ leidžia eksperimentuoti su įvairiais pateiktais duomenų rinkiniais arba įkelti savo duomenis. Įtraukta ir prognozių funkcija, kuri rodo, kaip pakeitimai veikia tinklo našumą, tai skatina gilesnį supratimą. Todėl tai yra efektyvus įrankis, padedantis vartotojams geriau suprasti ir suvokti neuroninių tinklų sudėtingumą ir dinamiką.