Problemos formulavimas susijęs su tuo, kad yra iššūkis išsamiai suprasti neuroninių tinklų veikimą, gradientų nusileidimo, įvairių paskirstymų ir perdetinio mokymo principus. Reikalingas įrankis, kuris leistų mažinti kompleksiškumą ir skatintų solidų supratimą per vizualų mokymąsi ir eksperimentavimą. Taip pat yra poreikis eksperimentuoti su įvairiais hiperparametrais ir stebėti jų poveikį. Taip pat reikalingas įrankis, kuris suteiktų galimybę manipuliuoti duomenimis, norint pamatyti, kaip pokyčiai veikia modelio elgseną. Galiausiai, įrankis turėtų suteikti prognozavimo galimybes, kad būtų galima giliau suvokti, kaip svorių ir funkcijų keitimas veikia neuroninio tinklo veikimą.

"Playground AI" pateikia interaktyvų sprendimą, leisdamas vartotojams optiškai tyrinėti įvairius neuroninių tinklų elementus. Tai iliustruoja funkcijas, tokius kaip gradientinio nusileidimo ir perfitavimo, siekiant sumažinti sudėtingumą ir skatinti intuityvų supratimą. Galite eksperimentuoti su įvairiais hiperparametrais ir tiesiogiai vizualiai stebėti jų poveikį, kad geriau suprastumėte jų vaidmenį. Be to, šis įrankis siūlo funkcijas duomenų manipuliavimui praktiniam taikymui. Jis taip pat pateikia iškartines prognozes kaip grįžtamąjį ryšį, todėl mokymosi procesas tampa efektyvesnis. Šis metodas leidžia vartotojams suprasti neuroninių tinklų darbo elgesį ir padaro svorių ir funkcijų manipuliavimo pasekmes skaidresnėmis.