Pastāv vajadzība pēc interaktīvas un vizuālas metodes, lai attēlotu un paplašinātu izpratni par neironu tīkliem un to darbību. Lietotājs vēlas būt spējīgs tieši un reālā laikā vizualizēt izmaiņu ietekmi uz šī tīkla svariem un funkcijām. Šajā procesā cieš autonomais mācīšanās process, jo nav atrasta rīka, kas nodarbotos ar svarīgiem aspektiem, piemēram, sarežģītiem daudzstāvu neironu tīkliem, gradienta krituma darbības principiem, hiperparametriem, sadalījumiem un pārmācību. Turklāt trūkst prognozēšanas funkcijas, kas parāda, kā izmaiņas ietekmē tīkla veiktspēju. Turklāt iespēja eksperimentēt gan ar pieejamiem, gan ar savām datu kopām, būtu noderīga pilnīgam mācīšanās procesam.

Playground AI efektīvi risina aprakstītās problēmas, piedāvājot interaktīvu un vizuālu platformu, kas lietotājam ļauj pilnībā izprast neironu tīklus. Rīks konkrēti parāda, kā svaru un funkciju izmaiņas ietekmē tīkla darbību, un vizualizē to reālā laikā. Tas arī apstrādā svarīgus aspektus kā sarežģīti, daudzstadiju neironu tīkli, grādienta krituma darbības princips, hiperparametri, sadalījumi un pārmācība. Papildus Playground AI ļauj eksperimentēt ar dažādiem iepriekš noteiktiem datu kopām vai augšupielādēt savus datus. Tā iekļauj arī prognozēšanas funkciju, kas parāda izmaiņu ietekmi uz tīkla darbības efektivitāti, sekmējot dziļāku izpratni. Tāpēc tas ir efektīvs rīks, kas palīdz lietotājiem labāk saprast un izsekot neironu tīklu sarežģītībai un dinamikai.